Question the Mark: A Review and Assessment of Bat Marking Practices
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background It is often necessary to mark bats through tagging or other means to obtain essential information on their demography, movements and behaviour. However, marks may have lethal or sublethal effects and hence may bias study results. Understanding the effects of marks on bats will allow researchers and managers to develop guidelines to minimise effects. Aims Our aim was to review the effects and efficacy of marking techniques used on bats. Our objectives were to (1) describe marks currently used in bat research to identify motivations for marking, trends in commonly used types of marks and trends in the reporting of efficacy and injury rates in the recent literature, and (2) synthesise the body of literature on effects and efficacies of marking. Methods We conducted a targeted literature review and a systematic literature review. In the targeted review, we examined all papers on bat marking published from 2013 to 2022 in three bat‐ or mammal‐focused journals to identify trends in bat marking over the past decade. The systematic review was a general review of papers that reported on the effects and efficacy of bat marking from the early 1900s to the present. Results Our targeted review found that researchers rarely report the effects of marks on bats and many papers fail to provide details of the marks and marking procedures. Our systematic review found that the effects of marks ranged from minor irritation and behavioural changes to potentially life‐threatening injuries, such as changes in body condition; fewer deleterious effects have been reported from newer marking procedures such as passive integrated transponder (PIT) tags. Conclusions Further research on marking effects is needed, as well as more thorough reporting in the literature of marks and their effects so that useful guidelines can be developed.
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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 | 0,039 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».