Selective Logging Shows No Impact on the Dietary Breadth of a Generalist Bat Species: The Fawn Leaf-Nosed Bat (Hipposideros cervinus)
Notice bibliographique
Résumé
Logging activities degrade forest habitats across large areas of the tropics, but the impacts on trophic interactions that underpin forest ecosystems are poorly understood. DNA metabarcoding provides an invaluable tool to investigate such interactions, allowing analysis at a far greater scale and resolution than has previously been possible. We analysed the diet of the insectivorous fawn leaf-nosed bat Hipposideros cervinus across a forest disturbance gradient in Borneo, using a dataset of ecological interactions from an unprecedented number of bat-derived faecal samples. Bats predominantly consumed insects from the orders Lepidoptera, Diptera, Blattodea, and Coleoptera, and the taxonomic composition of their diet remained relatively consistent across sites regardless of logging disturbance. There was little difference in the richness of prey consumed per-bat in each logging treatment, indicating potential resilience of this species to habitat degradation. In fact, bats consumed a high richness of prey items, and intensive sampling is needed to reliably compare feeding ecology over multiple sites. Multiple bioinformatic parameters were used, to assess how they altered our perception of sampling completeness. While parameter choice altered estimates of completeness, a very high sampling effort was always required to detect the entire prey community.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».