MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6978010032 · doi:10.7944/p927i36k

Status and Trends of North American Bats: Summer Occupancy Analysis 2010-2019, North American Bat Monitoring Program

2022· article· en· W6978010032 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFWS DOI Tool Production Environment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensWildlife Conservation Society Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupancyEptesicus fuscusHabitatSpatial distributionMyotis lucifugus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We developed an analytical pipeline supported by web-based infrastructure for integrating continental scale bat monitoring data (stationary acoustic, mobile acoustic, and capture records) to estimate summer (May 1–Aug 31) occupancy probabilities and changes in occupancy over time for 12 North American bat species. This serves as one of multiple lines of evidence that inform the status and trends of bat populations. We analyzed data from a total of 12 bat species, 11 of which have tested positive for Pseudogymnoascus destructans (Pd), a fungal pathogen that causes white-nose syndrome (WNS)—a disease that has led to significant rates of mortality for subterranean hibernating bat species in North America. A twelfth species was also selected because of high rates of mortality at wind energy facilities. Additional species were considered but not selected due to data limitations. We estimated occupancy probabilities for 2010 through 2019 for three species (Myotis lucifugus; Myotis septentrionalis; and Perimyotis subflavus). For an additional nine species, we estimated occupancy probabilities for 2016 through 2019 (Myotis evotis; Myotis grisescens; Myotis leibii; Myotis thysanodes; Myotis volans; Myotis yumanensis; Eptesicus fuscus; Lasionycteris noctivagans; and Lasiurus cinereus). For each species, we provide range-wide occupancy probability predictions (e.g., predicted summer occupancy distribution maps) each year at a spatial resolution of 100 km2 and provide regional estimates of mean occupancy probability aggregated at larger spatial scales (state/province/territory, range-wide). For each species, we also provide trends over time (average annual change rate and total change rate) in mean occupancy probabilities at multiple spatial scales (state/province/territory, range-wide) and when possible, over multiple timescales (short, medium, long). Results suggest that over the short-term (2016-2019), two (M. lucifugus and P. subflavus) of 12 species have experienced declines in range-wide average occupancy probability with at least 95% certainty. Seven species showed either minor increases or decreases in range-wide average occupancy probability but with less than 95% certainty in both trend indicators. Results over the longer term (eight years and 10 years of sampling) suggest that three hibernating species known to be highly affected by white-nose syndrome (M. lucifugus, M. septentrionalis, and P. subflavus) have experienced marked declines in range-wide average occupancy probabilities, with severity varying by species and region. Finally, the results for three species (E. fuscus, L. cinereus, L. noctivagans) were inconclusive due to 1) borderline convergence issues in the model fitting procedure which suggests potentially unreliable estimates, 2) failure to reliably distinguish between false positives and true positive detections for ambiguous detections, and 3) largely uninformative covariates for occupancy and detection. For M. lucifugus, M. septentrionalis, and P. subflavus we found meaningful associations in space and time between declining winter populations (likely a result of WNS) and summer occupancy distributions. The representativeness of sampling data for each species’ status and trend estimates (e.g., state/province/territory) were also evaluated based on the percent of grid cells sampled each year with a goal of understanding the reliability of regional estimates and improving future monitoring efforts. This work represents the most comprehensive effort to date to model North American bat distributions across their continental ranges. Despite current limitations highlighted in the discussion, the analytical methods and resulting status and trends estimates provide the best available science on summer bat populations across North America and will continue to improve over time as monitoring data sets and analytical methods improve.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFWS DOI Tool Production EnvironmentMême sujetBat Biology and Ecology StudiesTravaux en français237 207