Ecobat: An online resource to facilitate transparent, evidence-based interpretation of bat activity data.
Ecobat: An online resource to facilitate transparent, evidence-based interpretation of bat activity data.
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Ecobat：一种在线资源，可促进对BAT活动数据的透明，基于证据的解释。
DOI：
10.1002/ece3.3692
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发表时间：
2018-01
影响因子：
2.6
通讯作者：
Mathews F
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lintott PR;Davison S;van Breda J;Kubasiewicz L;Dowse D;Daisley J;Haddy E;Mathews F
蝙蝠的声学调查是生态从业者最常用的技术之一。研究结果会用于生态影响评估，以评估未来发展对受法律广泛保护的物种可能造成的影响，并监察发展项目的后期工作。然而，目前并没有标准化的方法来分析或解释这些数据，这使得对一个地点的生态价值的评估非常主观。因此，对生态学家和决策者来说，比较地点和项目是很困难的，例如，当试图根据替代路线上的相对蝙蝠活动水平确定新路的最佳位置时。在这里，我们提出了一个新的基于网络的，数据驱动的工具，Ecobat，它解决了一个更强大的方式来解释生态数据的需求。Ecobat为用户提供了一种简单、标准化和客观的方法来分析蝙蝠活动数据。它允许生态从业者比较区域和国家尺度上的蝙蝠活动数据，并生成一个数字指标，表明夜间蝙蝠活动的相对重要性。该工具是免费和开源的；由于基础算法已经开发出来，它可以很容易地扩展到新的地理区域和物种。需要提供数据以确保分析的稳健性；我们使用积极的反馈机制，鼓励生态从业者分享数据，作为回报，提供高质量的、情境化的数据分析，以及直接用于生态报告的图形可视化。
Acoustic surveys of bats are one of the techniques most commonly used by ecological practitioners. The results are used in Ecological Impact Assessments to assess the likely impacts of future developments on species that are widely protected in law, and to monitor developments’ postconstruction. However, there is no standardized methodology for analyzing or interpreting these data, which can make the assessment of the ecological value of a site very subjective. Comparisons of sites and projects are therefore difficult for ecologists and decision‐makers, for example, when trying to identify the best location for a new road based on relative bat activity levels along alternative routes. Here, we present a new web‐based, data‐driven tool, Ecobat, which addresses the need for a more robust way of interpreting ecological data. Ecobat offers users an easy, standardized, and objective method for analyzing bat activity data. It allows ecological practitioners to compare bat activity data at regional and national scales and to generate a numerical indicator of the relative importance of a night's worth of bat activity. The tool is free and open‐source; because the underlying algorithms are already developed, it could easily be expanded to new geographical regions and species. Data donation is required to ensure the robustness of the analyses; we use a positive feedback mechanism to encourage ecological practitioners to share data by providing in return high quality, contextualized data analysis, and graphical visualizations for direct use in ecological reports.
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影响因子：
3.7
作者：
Lintott PR;Bunnefeld N;Minderman J;Fuentes-Montemayor E;Mayhew RJ;Olley L;Park KJ
通讯作者：
Park KJ
影响因子：
1
作者：
Erickson, JL;West, SD
通讯作者：
West, SD
影响因子：
2.7
作者：
Zwart, Mieke C.;Robson, Peter;McGowan, Philip J. K.
通讯作者：
McGowan, Philip J. K.
影响因子：
6.6
作者：
Adams, Amanda M.;Jantzen, Meredith K.;Fenton, Melville Brockett
通讯作者：
Fenton, Melville Brockett
影响因子：
2.7
作者：
Razgour, Orly;Korine, Carmi;Saltz, David
通讯作者：
Saltz, David