Peer Review #2 of "Using trace elements to identify the geographic origin of migratory bats (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
The expansion of the wind energy industry has had benefits in terms of increased renewable energy production but has also led to increased mortality of migratory bats due to interactions with wind turbines.A key question that could guide bat-related management activities is identifying the geographic origin of bats killed at wind-energy facilities.Generating this information requires developing new methods for identifying the geographic sources of individual bats.Here we explore the viability of assigning geographic origin using trace element analyses of fur to infer the summer molting location of eastern red bats (Lasiurus borealis).Our approach is based on the idea that the concentration of trace elements in bat fur is related through the food chain to the amount of trace elements present in the soil, which varies across large geographic scales.Specifically, we used inductively coupled plasma -mass spectrometry to determine the concentration of fourteen trace elements in fur of 126 known-origin eastern red bats to generate a basemap for assignment throughout the range of this species in eastern North America.We then compared this map to publicly available soil trace element concentrations for the U.S. and Canada, used a probabilistic framework to generate likelihood-of-origin maps for each bat, and assessed how well trace element profiles predicted the origins of these individuals.Overall, our results suggest that trace elements allow successful assignment of individual bats 80% of the time while reducing probable locations in half.Our study supports the use of trace elements to identify the geographic origin of eastern red and perhaps other migratory bats, particularly when combined with data from other biomarkers such as genetic and stable isotope data.
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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 | 0,013 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,503 | 0,346 |
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 ».