The best watering hole in town: Characteristics of ponds used by an endangered bat in an urbanizing boreal landscape
Notice bibliographique
Résumé
Small waterbodies, or ‘ponds’, have an important role in maintaining biodiversity and ecosystem services, particularly where freshwater sources are limited, such as arid or some urban environments. However, studies that examine the use of ponds by terrestrial wildlife are limited. In the boreal forest, aquatic habitats are important drinking and feeding habitat for endangered little brown bats (Myotis lucifugus), and their relative value likely varies based on their characteristics, such as size, adjacent land cover type, anthropogenic disturbance, and proximity to other water bodies. We examined the characteristics of ponds used by little brown bats along an urban-rural gradient in Yukon, Canada. We used ultrasonic detectors to sample 99 ponds and generalized linear mixed models to determine whether ponds with certain characteristics received more bat activity than others. We found that ponds are important habitat for little brown bats, as 98% of the ponds we sampled were used. Bats selected ponds based on local rather than landscape level factors, and there was less bat activity at ponds surrounded by additional open water/wetland habitat, which was contrary to our prediction. Ponds that were surrounded by additional open water/wetland habitat may have been too exposed for bats at high latitudes, where nights are short and not completely dark. Isolated ponds that are darker, such as those surrounded by mature forest, may be particularly valuable for little brown bats at high latitudes that exhibit risk-sensitive foraging. We suggest that ponds of comparatively high value for endangered little brown bats be further identified and that these ponds be protected from development, draining, and degradation, and the surrounding mature forest remains intact. More broadly, recognition and conservation of ponds and their surroundings as key habitat for species of bats requires further attention. Understanding the characteristics of ponds selected by threatened bats can help inform conservation priorities and measures that ensure the aquatic habitats they require are maintained in developing landscapes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».