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Record W1845800057 · doi:10.4404/hystrix-14.0-4275

Plecotus alpinus : primi dati sull'utilizzo dell'habitat

2003· article· it· W1845800057 on OpenAlexaboutno aff
Adriano Martinoli, Damiano Preatoni, Roberta Chirichella, Sabrina Mattiroli, Mosè Nodari, Guido Tosi

Bibliographic record

VenueBollettino del CILEA (CILEA) · 2003
Typearticle
Languageit
FieldEnvironmental Science
TopicAnimal Ecology and Behavior Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGeographyForestryArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Negli ultimi anni il numero delle specie di Chirotteri note per l?Europa si è accresciuto, grazie all?uso di tecniche di genetica molecolare, ed in particolare il genere <em>Plecotus</em> è quello che ha registrato maggiori cambiamenti con la descrizione di tre nuove specie: <em>Plecotus kolombatovici</em>, <em>P. alpinus</em> e <em>P. sardus</em> (Kiefer & Veith, 2001; Mucedda <em>et al.</em>, 2002). Alla luce di queste nuove scoperte, la distribuzione geografica e le preferenze dell?habitat delle due specie ?storiche? di Orecchione in Europa, <em>Plecotus auritus</em> e <em>P. austriacus</em>, dovrebbero essere riviste: in questo contesto si inserisce l?indagine svolta nel Parco Regionale Campo dei Fiori (in provincia di Varese) sulla prima colonia riproduttiva di <em>Plecotus alpinus</em> segnalata per la regione Lombardia. Al fine di valutare le preferenze nell?uso dell?habitat e le direttrici di spostamento preferenziali di tale specie, nonché per l?identificazione di siti di rilevanza per l?allevamento della prole, si è fatto ricorso a tecniche di radiolocalizzazione, subordinate alla cattura a vivo degli animali. Le catture si sono svolte nel periodo 15 giugno ? 15 agosto del 2002 e del 2003. Per ogni individuo catturato, oltre alla determinazione di specie, sesso e classe d?età, sono stati rilevati i dati biometrici e prelevati campioni di tessuto destinati all?analisi genetica. Sono state inoltre registrate le emissioni ultrasonore. Durante il primo anno di indagine sono state seguite mediante radiolocalizzazione 5 femmine adulte (4 allattanti ed una non allattante) e due femmine subadulte, mentre durante il secondo anno sono state munite di radiocollare 6 femmine adulte (5 allattanti ed una non allattante) ed una femmina subadulta. Ai pipistrelli è stato applicato un emettitore radio (<em>tag</em> modello LB-2, Holohil Systems Ltd, Ontario, Canada). Il segnale emesso è stato ricevuto in campo mediante l?utilizzo di radio (Wildlife Materials, Inc.) connesse ad antenne <em>Yagi</em> a tre elementi. Ogni animale è stato seguito a partire dall?uscita dal <em>roost</em> fino al definitivo rientro all?alba del giorno successivo, per tutto il periodo in cui il <em>tag</em> risultava attivo (7-10 giorni) e ne è stata rilevata la posizione almeno ogni quindici minuti. I dati ottenuti sono stati integrati su Sistema Informativo Territoriale (GIS) ARC/INFO 8.2 al fine di poter procedere all?elaborazione dei dati di localizzazione per l?analisi dei domini vitali e la definizione dei corridoi di spostamento e delle principali aree di foraggiamento. Dai dati ottenuti è risultato che la maggior parte degli individui indagati utilizza più di un sito di foraggiamento intorno al <em>roost</em> e nelle zone limitrofe del <em>roost</em> stesso, oltre a prati ed a una zona umida, presenti nelle immediate vicinanze e sfruttati non soltanto come sito di foraggiamento ma anche come punto di abbeverata. I domini vitali e le <em>core area</em> risultano del tutto confrontabili in termini di grandezza per la maggior parte degli animali radiomarcati; tuttavia, alcuni individui hanno effettuato spostamenti dell?ordine di 5-6 chilometri dal sito di rifugio. Per definire le caratteristiche ambientali delle zone maggiormente frequentate, è stato utilizzato l?indice di Ivlev, considerando la classificazione delle tipologie di copertura del suolo secondo la cartografia CORINE, livello III.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.133
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0270.020

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.221 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2003
Admission routes1
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