ROOSTING BEHAVIOR, HABITAT USE, AND RELATIVE ABUNDANCE OF THE NORTHERN LONG-EARED BAT (<em>MYOTIS SEPTENTRIONALIS</em>) FOLLOWING ARRIVAL OF WHITE-NOSE SYNDROME TO MAMMOTH CAVE NATIONAL PARK
Notice bibliographique
Résumé
White-Nose Syndrome (WNS; Pseudogymnoascus destructans) is responsible for the regional population collapse of many cave-hibernating bat species, including the northern long-eared bat (Myotis septentrionalis), in eastern United States and Canada. I evaluated roosting behavior, habitat selection, and landscape-scale distribution of roosts of the northern long-eared bat during spring emergence and the early maternity season in Mammoth Cave National Park, Kentucky, USA, from 2015 to 2016. Logistic regression analysis comparing habitat features of roosts with random plots indicated selection of roosts reflected the costs of energetic demands by sex and reproductive status. Relative abundance of local bat species was assessed pre- and post-arrival of WNS in the Park during the summer season, with capture rates observed during the progression of WNS indicating that the fungal disease led to declines in the overall abundance of several bat species on the summer landscape, especially the northern long-eared bat. Distributional trends were quantified using spatial point pattern analysis which indicated that bats had clear roosting patterns associated with landscape level features and habitat resources. Monitoring bat populations regionally and at local scales will be imperative to helping conservation efforts for several bat species most affected by WNS.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».