Analytic dataset informing modeling of winter species distributions of North American bat species
Notice bibliographique
Résumé
The fungal pathogen Pseudogymnoascus destructans and resultant white-nose syndrome (WNS) continues to advance across North America, infecting new bat populations, species, and hibernacula. Western North America hosts the highest bat diversity in the U.S. and Canada, yet little is known about hibernacula and hibernation behavior in this region. An improved understanding of where bats hibernate and the conditions that create suitable hibernacula is critical if land managers are to anticipate and address the conservation needs of WNS-susceptible species in regions yet to be infected. We estimated suitability of potential winter hibernaculum sites across the ranges of five bat species occurring in western North America. We estimated winter survival capacity from a mechanistic survivorship model based on bat bioenergetics and climate conditions. Leveraging the Google Earth Engine platform for spatial data processing, we used boosted regression trees to relate these estimates, along with key landscape attributes, to bat occurrence data in a hybrid correlative-mechanistic approach. Winter survival capacity, topography, land cover, and access to caves and mines were important predictors of winter hibernaculum selection, but the shape and relative importance of these relationships varied among species. This suggests that the occurrence of bat hibernacula can, in part, be predicted from readily mapped above-ground features, and is not only dictated by below-ground characteristics for which spatial data are lacking. Furthermore, our mechanistic estimate of winter survivorship was, on average, the third strongest predictor of winter occurrence probability across focal species. Winter distributions of North American bat species were driven by their physiological capacity to survive winter conditions and duration in a given location, as well as selection for topographic and other landscape features, but in species-specific ways. The influence of winter survivorship on several species’ distributions, the underlying influence of climate conditions on winter survivorship, and the anticipated influence of WNS on bats’ hibernation physiology and survivorship together suggest that North American bat distributions may undergo future shifts as these species are exposed to not only WNS, but climate change. We anticipate that the models presented here may offer a valuable baseline for assessing the potential species-level impacts of these stressors.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».