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Enregistrement W4292180405 · doi:10.3161/15081109acc2022.24.1.006

Seasonal and Nightly Activity Patterns of Migrating Silver-Haired Bats (Lasionycteris noctivagans) Compared to Non-Migrating Big Brown Bats (Eptesicus fuscus) at a Fall Migration Stopover Site

2022· article· en· W4292180405 sur OpenAlexaffabout
Lucas Haddaway, Liam P. McGuire

Notice bibliographique

RevueActa Chiropterologica · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEptesicus fuscusHuman echolocationForagingEcologyGeographyMyotis lucifugusBiologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migrating temperate bats travel hundreds and perhaps thousands of kilometers, which necessitates making use of stopover sites. Migratory birds use stopover sites to rest and refuel for subsequent migratory flights, but it isn't clear what bats do during their comparatively brief stopovers. We used acoustic monitoring to compare activity patterns of migrating silver-haired bats (Lasionycteris noctivagans) and resident big brown bats (Eptesicus fuscus) at Long Point, Ontario, Canada. From September 1 to October 31 2020 we recorded 4,333 echolocation passes from our two focal species and quatified feeding buzzes in those recordings. Migratory L. noctivagans passed through in two waves, one of which had been identified by previous study, and a second suggesting that the migratory period may be longer than previously identified. Eptesicus fuscus was primarily active only in the early and late parts of the night, in contrast to the activity pattern of L. noctivagans which were similarly active and foraging at dusk and dawn, but also during the middle parts of the night. Our acoustic monitoring data complement previous data collected from bat captures and radiotelemetry to provide further insight into stopover behaviors and ecology of temperate migratory bats.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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