Bat mortality due to wind turbines in Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Wind turbines have been hypothesized to affect bat populations; however, no comprehensive analysis of bat mortality from the operation of wind turbines in Canada has been conducted. We used data from carcass searches for 64 wind farms, incorporating correction factors for scavenger removal, searcher efficiency, and carcasses that fell beyond the area searched to estimate bat collision mortality associated with wind turbines in Canada. On average, 15.5 ± 3.8 (95% CI) bats were killed per turbine per year at these sites (range = 0−103 bats/turbine/yr at individual wind farms). Based on 4,019 installed turbines (the no. installed in Canada by Dec 2013), an estimated 47,400 bats (95% CI = 32,100−62,700) are killed by wind turbines each year in Canada. Installed wind capacity is growing rapidly in Canada, and is predicted to increase approximately 3.5‐fold over the next 15 years, which could lead to direct mortality of approximately 166,000 bats/year. Long‐distance migratory bat species (e.g., hoary bat [ Lasiurus cinereus ], silver‐haired bat [ Lasionycteris noctivagans ], eastern red bat [ Lasiurus borealis ]) accounted for 73% of all mortalities. These species are subject to additional mortality risks when they migrate into the United States. The little brown myotis ( Myotis lucifugus ), which was listed as Endangered in 2014 under the Species At Risk Act (SARA), accounted for 13% of all mortalities from wind turbines, with most of the mortality (87%) occurring in Ontario. Population‐level impacts may become an issue for some bat species as numbers of turbines increase. © 2016 The Wildlife Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».