Changes in underground roosting patterns to optimize energy conservation in hibernating bats
Notice bibliographique
Résumé
Non-migratory bats in colder climates use hibernation to survive winter. By reducing metabolic rate (i.e., using torpor), bats can survive winter on stored fat reserves. During hibernation, bats arouse from torpor and may move within the hibernaculum, a process called “internal migration”. We hypothesized that internal migration occurs to optimize hibernation energetics in that bats move to select a microclimate to minimize energy expenditure both by seeking cooler areas of the hibernacula and avoiding those with large temperature fluctuations. Early in the winter, we observed that 62% of bats were roosting in the warmer, less energy efficient, deepest 50% of an abandoned mine hibernaculum. Late in the season, there was a shift towards the cooler entrance area, thereby decreasing energy demands during the torpid period, with 78% of bats in the mine roosting within 50 m of the entrance. Although there was no significant effect of hibernation period (i.e., early vs. late winter) on the number of bats in huddles, the largest huddles occurred close to the entrance in late winter. To fully understand and manage bat populations, it is important to understand that hibernation is a dynamic process with bats moving and interacting with one another throughout the season.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».