Long‐term changes in bat activity in Quebec suggest climatic responses and summer niche partitioning associated with white‐nose syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In North America, the greatest and most sudden threat to hibernating bats is white‐nose syndrome (WNS), which has caused massive declines in populations since 2006. Other determinants of bat dynamics, such as the climate, and the effect of reduction in the number of individuals sharing foraging space and summer roosting habitat may have an effect on population dynamics. We analyzed transect acoustic bat surveys conducted with ultrasonic detectors in 16 regions in Quebec, Canada, between 2000 and 2015. We used piecewise regression to describe changes in activity over time for each species and a meta‐analytic approach to measure its association with the North Atlantic Oscillation (NAO). As expected, mouse‐eared bat (Myotis spp.) activity sharply declined after the onset of WNS, down by 79% after 3 years. In contrast, big brown/silver‐haired bat activity increased over the same period, possibly due to a release of competition. Hoary bats and red bats remained present, although their activity did not increase. Myotis activity was positively correlated with a one‐year lag to the NAO index, associated with cold conditions in winter, but warm autumns. Big brown/silver‐haired and hoary bats were also more active during NAO‐positive years but without a lag. We conclude that combinations of threats may create rapid shifts in community compositions and that a more balanced research agenda that integrates a wider range of threats would help better understand and manage those changes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».