Male and female bats differ in their use of a large urban park
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding how wildlife respond to ever-encroaching urbanization is of great concern. Bats are the second-most speciose mammalian order and while many appear to be urban adapted, we currently have a limited understanding of their demography and habitat use within urban environments. Using a combination of captures to obtain demographic data, radio-telemetry to examine foraging and roosting behaviour, and data on diet and prey availability, we examined how big brown bats (Eptesicus fuscus), a synurbic species, use an urban green space (High Park) in Canada’s largest city centre, Toronto. We found that adult males outnumbered adult females more than two to one and that males were found throughout the park, while females were concentrated in an area with greater access to water, but lower prey availability. We also found that bats of both sexes were in poorer body condition than reported for other non-urban areas, including a site within southern Ontario. Our data suggest that High Park may not provide adequate resources for reproductive females as they were never found roosting in the park and beetles, their preferred prey, were limited. Although previous studies suggest urban green spaces may offer refuge to bats, most have not considered sex-specific responses to urbanization as they have largely been based on acoustic surveys. Our study therefore highlights the importance of considering demographic differences in response to urbanization to better inform urban management plans and green space development.
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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) | 0,001 | 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 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 ».