Capture Rate Declines of Northern Myotis in the Canadian Maritimes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The disease white‐nose syndrome (WNS) has caused widespread decline of North American bat species. Species like little brown myotis ( Myotis lucifugus ) have received more attention than others, such as northern myotis ( Myotis septentrionalis ). We were concerned that management decisions based on the demographic condition of little brown myotis may be inappropriate for northern myotis due to the potential for variation in species‐specific responses to WNS. We therefore compiled capture data from Canada's Maritime provinces collected between 2003 and 2019 to identify if disparate population trends exist between the 2 species. We identified a decline in northern myotis capture‐per‐unit‐effort (CPUE) after the detection of WNS (hereafter, post‐WNS), in each study region and a divergence from the historic CPUE ratio between the 2 species. Whereas 380 northern myotis were captured pre‐WNS, only 4 were captured post‐WNS. The pre‐WNS ratio of northern myotis to little brown myotis CPUE in New Brunswick, Prince Edward Island, and Nova Scotia declined from 0.541, 0.273, and 0.291 to 0.046, 0, and 0 respectively, post‐WNS. Our results indicate that northern myotis populations in the Maritimes have experienced a serious decline. Standardized and systematic capture surveys should be conducted at summer roosting areas and swarming sites in combination with counts in hibernacula to clarify the current distribution, population size, and resource selection patterns of northern myotis. © 2021 The Wildlife Society.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».