The impact of fire severity from the 2019 to 2020 mega‐fires on roosting ecology of a rainforest‐dependent bat (<i>Phoniscus papuensis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The 2019–2020 megafires in southeastern Australia extensively burnt forests including fire‐sensitive rainforests. Assessments of species' responses typically consider differences in occupancy or density between burnt and unburnt forest, but here we focus on how these fires influenced roost selection by a rainforest‐dependent bat. We radio‐tracked golden‐tipped bats Phoniscus papuensis in fire grounds to investigate whether roost location or type was influenced by fire severity one‐year post‐fire. Overall, we tracked 19 bats for a total of 117 roost‐days. Bats roosted (including maternity colonies) in the suspended nests of yellow‐throated scrub‐wrens and brown gerygone, typically in gully rainforest. No bats were captured, or roosts located, where fire severity was high. In the burnt portion of the northern study area, P. papuensis displayed a significant preference for roosting in unburnt rainforest compared to its availability along adjacent gullies. Patches of rainforest burnt by low–moderate severity fire were ranked as second preference. In the burnt portion of the southern study area, most roosts were in rainforest mapped as burnt by low–moderate fire severity, however, no selection was evident relative to availability of rainforest and mapped fire severity. Actual roost locations in the southern study area revealed that 62% were in small pockets of unburnt rainforest, with burnt areas nearby. We recorded early breeding and signs of a second litter in late summer, suggesting a post‐fire resource pulse in their prey (spiders). A higher than usual reproductive output may assist in recovery, along with the bat's mobility to aid finding remaining pockets of unburnt or low severity burnt rainforest with suitable bird nests for roosting. However, recolonization of rainforest burnt by high severity fire will first require recovery of structural complexity, microclimate and the recolonization of host bird‐built nests. We recommend ongoing monitoring to assess the recovery of this specialist bat.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».