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Enregistrement W4392189527 · doi:10.1101/2024.02.20.581159

The moon’s influence on the activity of tropical forest mammals

2024· preprint· en· W4392189527 sur OpenAlexaff
Richard Bischof, Andrea F. Vallejo‐Vargas, Asunción Semper‐Pascual, Simon D. Schowanek, Lydia Beaudrot, Daniel Turek, Patrick A. Jansen, Francesco Rovero, Steig E. Johnson, Marcela Guimarães Moreira Lima, Fernanda Santos, Eustrate Uzabaho, Santiago Espinosa, Jorge Ahumada, Robert Bitariho, Julia Salvador, Badru Mugerwa, Moses N. Sainge, Douglas Sheil

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSmithsonian Tropical Research InstituteNorges ForskningsrådWildlife Conservation SocietyGordon and Betty Moore FoundationSmithsonian Institution
Mots-clésMoonlightNocturnalFull moonEcologyUnderstoryGeographyWildlifeCanopyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Changes in lunar illumination alter the balance of risks and opportunities for animals at night, influencing activity patterns and species interactions. Our knowledge about behavioral responses to moonlight is incomplete, yet it can serve to assess and predict how species respond to environmental changes such as light pollution or loss of canopy cover. As a baseline, we wish to examine if and how wildlife responds to the lunar cycle in some of the darkest places inhabited by terrestrial mammals: the floors of tropical forests. We quantified the prevalence and direction of activity responses to the moon in tropical forest mammal communities. Using custom Bayesian multinomial logistic regression models, we analyzed long-term camera trapping data on 88 mammal species from 17 protected forests on three continents. We also tested the hypothesis that nocturnal species are more prone to avoiding moonlight, as well as quantified diel activity shifts in response to moonlight. We found that, apparent avoidance of moonlight (lunar phobia, 16% of species) is more common than apparent attraction (lunar philia, 3% of species). The three species exhibiting lunar philia followed diurnal or diurnal-crepuscular activity patterns. Lunar phobia, detected in 14 species, is more pronounced with higher degree of nocturnality, and is disproportionately common among rodents. Strongly lunar phobic species were less active during moonlit nights, which in most cases also decreases their total daily activity. Our findings indicate that moonlight influences animal behavior even beneath the forest canopy. This suggests that such impacts may be exacerbated in degraded and fragmented forests. Additionally, the effect of artificial light on wild communities is becoming increasingly apparent. Our study offers empirical data from protected tropical forests as a baseline for comparison with more disturbed areas, together with a robust approach for detecting activity shifts in response to environmental change. Open Research statement: The data and code for performing the analyses described in this article are available at https://github.com/richbi/TropicalMoon .

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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