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Enregistrement W3151685419 · doi:10.1002/ecs2.3457

Foraging habitat drives the distribution of an endangered bat in an urbanizing boreal landscape

2021· article· en· W3151685419 sur OpenAlexafffundabout
Julie P. Thomas, Piia M. Kukka, Justine E. Benjamin, Robert M. R. Barclay, Chris J. Johnson, Fiona K. A. Schmiegelow, Thomas S. Jung

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensYukon UniversityUniversity of AlbertaUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of CalgaryYukon Department of Environment
Organismes subventionnairesEnvironment Canada
Mots-clésEcologyGeographyHabitatThreatened speciesForagingEndangered speciesTaigaRange (aeronautics)Species distributionBorealLandscape connectivityBiological dispersalBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The boreal forest is the largest intact forest in the world, and a refuge for species experiencing range retractions as a consequence of climate and landscape change. Yet, large tracts of the boreal forest are threatened by the cumulative impacts of climate change, natural resource extraction, agriculture, and urbanization, perhaps warranting a shift in focus from biodiversity conservation in intact wilderness to that in anthropologically modified landscapes. We investigated landscape features that influence the distribution of the endangered little brown bat ( Myotis lucifugus ) in an urbanizing boreal landscape at two spatial scales. We hypothesized that little brown bat activity would be influenced by proximity to available building roosts, because roosts are a potential limiting factor for boreal bats. Secondarily, we predicted that bats would use potential foraging habitat, such as waterbodies, and would avoid young, cluttered forests at the landscape scale. We conducted acoustic surveys of bat activity at 210 sites distributed across the study area in Yukon, Canada, within 1‐km grid cells. We tested a priori hypotheses with a set of candidate regression models, accounting for spatial autocorrelation. Our hypothesis about the relative importance of anthropogenic roosts was not supported. Little brown bats were equally active in urban areas (high building density) and rural areas (low building density), perhaps because roosts were adequately available throughout the region. Instead, habitat use was driven by the distribution of potential foraging habitat, particularly waterbodies, which are important sources of aerial insect prey. Little brown bats also avoided young (≤100‐yr‐old) forest at the landscape scale (including areas regenerating after fire), which may have been poor foraging or roosting habitat, and used areas with a smaller agricultural and industrial footprint. Our results suggest that waterbodies and mature forest are important little brown bat habitats that should be protected from urban encroachment. Proactive conservation of important habitat for species at risk is still possible throughout much of the boreal forest, where human densities are comparatively low and the urban footprint is currently small.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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