Little Brown Bats Utilize Multiple Maternity Roosts Within Foraging Areas: Implications for Identifying Summer Habitat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying habitat features that may influence the survival and fitness of threatened species is often constrained by a lack of information about the appropriate scale for habitat conservation efforts. Canada's Species at Risk Act lists little brown bats Myotis lucifugus as Endangered and there is a need to determine the scale for delineating important summer habitat features that should be protected. We used a 19-y dataset of banded little brown bats in a 15,000-km2 area of southern Yukon, Canada, to examine fidelity to roost sites and potential foraging areas. We captured and banded 4,349 bats during 208 live-trapping sessions at maternity roosts. Adult females used multiple roosts during the maternity period, separated by up to 6.1 km, within foraging areas, to which individuals exhibited fidelity. Our fidelity rates (≤ 60.5%) are the lowest, and roost-switching rates (≤ 35.5%) the greatest, reported for little brown bats. A small percentage (14.0–20.7%) of females banded as juveniles returned to their natal roosts or foraging areas as adults. We infrequently observed long-distance (25–200 km) switching to novel foraging areas (< 1% of banded bats). We established bat houses to mitigate the loss of a cabin roost; 46.3% of the bats banded at the cabin occupied these houses. The longest documented period of roost fidelity was 18 y, by a female banded as an adult. Roost fidelity by returning adult females declined annually by 3.8–5.3% due to natural mortality, roost switching, or dispersal. Having a choice of multiple maternity roosts within a foraging area may permit little brown bats to select optimal microclimatic conditions throughout the maternity season. Given that fidelity to foraging areas may be higher than to specific roost sites for little brown bats, identification of summer habitat based on foraging areas may be a more effective conservation strategy than relying solely on roost sites.
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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 ».