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Enregistrement W4414109648 · doi:10.36939/ir.202509101343

Summer Roosting and Foraging Habitat of Endangered Little Brown Bats (Myotis lucifugus) in Central Canada

2024· dissertation· en· W4414109648 sur OpenAlexaboutno aff
Arshiya Bagheri Torbehbar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagingHabitatEndangered speciesPopulationCritically endangeredHabitat destructionEcological trapHibernation (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little brown bats (Myotis lucifugus) are listed as endangered in Canada and by the International Union for the Conservation of Nature (IUCN) due to population declines caused by the fungal disease white-nose syndrome (WNS). Under the Species at Risk Act, conservation efforts must focus on identifying and protecting critical habitats essential for the survival and recovery of listed species. While current efforts for little brown bats emphasize hibernation sites, designating maternity roosts as critical habitats are equally important. Despite some existing data, maternity roosts are not yet designated as critical habitats, but it is crucial as maternity roosts support bats’ recovery from WNS in the spring and successful reproduction and juvenile development in the summer. Understanding both roosting and foraging habitat selection, as well as drivers of foraging behaviour, is important for developing recovery plans, as these habitats are often spatially associated (Balzer et al. 2023). The broad objectives of my thesis are to characterize summer maternity roosts, better quantify roost switching and foraging habitat selection, and better quantify environmental variables that influence bats’ nightly activities. To achieve this, I tagged 30 lactating little brown bats in the summers of 2021 and 2022 (n=15 bats/year) in Ontario, Canada, and tracked them to roosts to identify their roosting habitat selection and quantify roost-switching behaviours. I used data from 2021 (n=15 bats) to understand foraging habitat selection and the influence of factors such as minimum nightly temperatures, maximum wind speed, and air quality on nightly activities and home-range sizes. My Chapter 2 results show that bats predominantly preferred buildings and bat houses over trees, with the largest groups found in buildings, while bats in trees were always solitary. Regardless of roost types, bats preferred structures close to water with southern exposure, possibly to reduce commuting costs to food and drinking areas and to maximize heat gain. These findings should help identify geophysical attributes important for the designation of maternity roosts as critical habitats. Bats in buildings switched roosts significantly less than when they roosted in bat houses or trees, but still switched more than expected, suggesting that management strategies should focus on networks of suitable roosts, rather than individual structures, to meet bats’ roosting requirements. My Chapter 3 results show that bats preferred foraging over wetlands, open water, anthropogenic areas, and forest edges, with bats having larger home-range sizes than observed in comparable studies of this species. Taking advantage of variation in air quality due to wildfire near my study area, I found that bat nightly activities and home-range sizes were significantly affected by air quality, with bats being less active and having smaller home ranges on nights with poor air quality. I found no effect of minimum nightly temperatures or maximum wind speeds on foraging behaviour. These findings underscore the importance of protecting both roosting and foraging habitats to support the recovery of endangered little brown bats.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,068

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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