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Enregistrement W4388870682 · doi:10.1111/gcb.17035

Shifts in population density centers of a hibernating mammal driven by conflicting effects of climate change and disease

2023· article· en· W4388870682 sur OpenAlexaff
Justin G. Boyles, Virgil Brack, Katie E. Marshall, Darwin Brack

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife ServiceIndiana Department of Natural Resources
Mots-clésHibernation (computing)Climate changeEcologyPopulationRange (aeronautics)BiologyPredationAbiotic componentPopulation densityDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Populations wax and wane over time in response to an organism's interactions with abiotic and biotic forces. Numerous studies demonstrate that fluctuations in local populations can lead to shifts in relative population densities across the geographic range of a species over time. Fewer studies attempt to disentangle the causes of such shifts. Over four decades (1983-2022), we monitored populations of hibernating Indiana bats (Myotis sodalis) in two areas separated by ~110 km. The number of bats hibernating in the northern area increased from 1983 to 2011, while populations in the southern area remained relatively constant. We used simulation models and long-term weather data to demonstrate the duration of time bats must rely on stored fat during hibernation has decreased in both areas over that period, but at a faster rate in the northern area. Likewise, increasing autumn and spring temperatures shortened the periods of sporadic prey (flying insect) availability at the beginning and end of hibernation. Climate change thus increased the viability of northern hibernacula for an increasing number of bats by decreasing energetic costs of hibernation. Then in 2011, white-nose syndrome (WNS), a disease of hibernating bats that increases energetic costs of hibernation, was detected in the area. From 2011 to 2022, the population rapidly decreased in the northern area and increased in the southern area, completely reversing the northerly shift in population densities associated with climate change. Energy balance during hibernation is the singular link explaining the northerly shift under a changing climate and the southerly shift in response to a novel disease. Continued population persistence suggests that bats may mitigate many impacts of WNS by hibernating farther south, where insects are available longer each year.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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