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Enregistrement W3164138345 · doi:10.22541/au.162207135.50528872/v1

Projecting the compound effects of climate change and white-nose syndrome on North American bat species

2021· preprint· en· W3164138345 sur OpenAlexaff
Meredith L. McClure, Sarah H. Olson, Catherine G. Haase, Liam P. McGuire, C. Reed Hranac, Cori L. Lausen, Raina K. Plowright, Nathan W. Fuller, David T. S. Hayman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensWildlife Conservation Society CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesStrategic Environmental Research and Development ProgramU.S. Department of Defense
Mots-clésClimate changeEcologyMyotis lucifugusSurvivorship curveHibernation (computing)MicroclimateHabitatBiodiversityBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change and disease are threats to biodiversity that may compound and interact with one another in ways that are difficult to predict. White-nose syndrome (WNS), caused by a cold-loving fungus ( Pseudogymnoascus destructans ), has had devastating impacts on North American hibernating bats, and impact severity has been linked to hibernaculum microclimate conditions. As WNS spreads across the continent and climate conditions change, anticipating these stressors’ combined impacts may improve conservation outcomes for bats. We build on the recent development of winter species distribution models for five North American bat species, which used a hybrid correlative-mechanistic approach to integrate spatially explicit winter survivorship estimates from a bioenergetic model of hibernation physiology. We apply this bioenergetic model given the presence of P. destructans , including parameters capturing its climate-dependent growth as well as its climate-dependent effects on host physiology, under both current climate conditions and scenarios of future climate change. We then update species distribution models with the resulting survivorship estimates to predict changes in winter hibernacula suitability under future conditions. Exposure to P. destructans is generally projected to decrease bats’ winter occurrence probability, but in many areas, changes in climate are projected to lessen the detrimental impacts of WNS. This rescue effect is not predicted for all species or geographies and may arrive too late to benefit many hibernacula. However, our findings offer hope that proactive conservation strategies to minimize other sources of mortality could allow bat populations exposed to P. destructans to persist long enough for conditions to improve.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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