What is winter? Modeling spatial variation in bat host traits and hibernation and their implications for overwintering energetics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract White‐nose syndrome (WNS) has decimated hibernating bat populations across eastern and central North America for over a decade. Disease severity is driven by the interaction between bat characteristics, the cold‐loving fungal agent, and the hibernation environment. While we further improve hibernation energetics models, we have yet to examine how spatial heterogeneity in host traits is linked to survival in this disease system. Here, we develop predictive spatial models of body mass for the little brown myotis (Myotis lucifugus) and reassess previous definitions of the duration of hibernation of this species. Using data from published literature, public databases, local experts, and our own fieldwork, we fit a series of generalized linear models with hypothesized abiotic drivers to create distribution‐wide predictions of prehibernation body fat and hibernation duration. Our results provide improved estimations of hibernation duration and identify a scaling relationship between body mass and body fat; this relationship allows for the first continuous estimates of prehibernation body mass and fat across the species' distribution. We used these results to inform a hibernation energetic model to create spatially varying fat use estimates for M. lucifugus. These results predict WNS mortality of M. lucifugus populations in western North America may be comparable to the substantial die‐off observed in eastern and central populations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».