Landscape heterogeneity supports bat diversity: Importance of wetlands and intermediate forest cover in coastal British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Despite widespread recognition of the critical ecosystem services provided by bats and the dire conservation status of many species, key knowledge gaps remain about the habitat and landscape features that promote bat diversity. These gaps hinder effective conservation planning, particularly as climate change and land-use intensification influence ecosystems. We investigated how bat species richness and activity vary with local habitat type, landscape forest cover, and protected area status on Vancouver Island, British Columbia. Using ultrasonic acoustic detectors, we surveyed 132 forest gaps between mid-May and mid-July across three years (2022–2024) in both protected and unprotected areas. Richness and activity were consistently higher at wetlands than at non-wetland meadows or anthropogenic openings, particularly for Myotis species. Richness and activity typically peaked in landscapes with intermediate forest cover, although the optimal amount and spatial scale varied among species groups defined by overlapping call characteristics. Protected areas supported higher activity of the Little Brown Myotis ( Myotis lucifugus )–Long-legged Myotis ( M. volans ) group, but protection status offered no consistent benefit for other species groups. Species richness and activity also increased with warmer nightly temperatures and peaked mid-season. Our results emphasize the ecological importance of wetlands and forest–wetland mosaics for supporting bat communities, including species of conservation concern such as Little Brown Myotis. More broadly, they highlight the need to integrate wetland protection and structural heterogeneity into conservation planning, ensuring that working landscapes contribute to biodiversity protection in regions facing intensifying land-use and climate pressures.
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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 ».