Using PIT tags to infer bat reproductive status and parturition date: busy nights during lactation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Passive integrated transponders (PIT tags) can aid in the collection of important demographic data for species for which other methods, such as GPS technology, are not suitable. PIT tags can be particularly suitable to monitor small and cryptic species like bats and permit inference on their behavioral ecology. Literature for several species of bats states that females change their nightly activity patterns—going out and in of the roost only once per night during gestation compared to several times during lactation. Hence, we tested whether PIT tag detection patterns could be used to infer reproductive status and parturition date of female bats. From 2017 to 2021, we recorded detections of PIT-tagged little brown (Myotis lucifugus) and northern long-eared bats (M. septentrionalis) at the entrance of 2 maternity roosts in Québec and Newfoundland, Canada. We also used the maternity roost in Québec as a case study to further evaluate the potential of this method to link behavior and demography and investigated factors affecting parturition date. We were able to infer reproductive status for 63% to 97% of tagged individuals detected during both the gestation and the lactation periods, and parturition date for 61% to 95% of reproductive individuals, depending on the year and roost. Early spring arrival at the roost and warm spring mean temperature at night were associated with earlier parturition dates. Herein, we highlight that PIT tag systems may be useful to detect changes in activity patterns of female bats and infer individual reproductive parameters, which is on the long-term less stressful for bats and easier for researchers. We demonstrate that this approach is useful to investigate intrinsic and extrinsic factors of reproductive parameters, improving our understanding of bat population dynamics resulting in more informed population management decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».