f
1
{
f
1
{
            
2
  "access_rights": 
2
  "access_rights": 
            
3
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
3
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
            
4
  "alternate_identifier": "ISBN: 978-91-639-8714-4",
4
  "alternate_identifier": "ISBN: 978-91-639-8714-4",
            
5
  "author": "Medinas, D., Marques, J.T. y Mira, A.",
5
  "author": "Medinas, D., Marques, J.T. y Mira, A.",
            
6
  "author_name": "Medinas, D., Marques, J.T. y Mira, A.",
6
  "author_name": "Medinas, D., Marques, J.T. y Mira, A.",
            
7
  "classification_variables": {
7
  "classification_variables": {
            
8
    "es": ""
8
    "es": ""
            
9
  },
9
  },
            
10
  "conforms_to": [
10
  "conforms_to": [
            
11
    "https://www.boe.es/eli/es/res/2013/02/19/(4)"
11
    "https://www.boe.es/eli/es/res/2013/02/19/(4)"
            
12
  ],
12
  ],
            
13
  "contact": [
13
  "contact": [
            
14
    {
14
    {
            
15
      "email": "organismo@example.org",
15
      "email": "organismo@example.org",
            
16
      "name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
16
      "name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
            
17
      "role": 
17
      "role": 
            
18
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
18
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
            
19
      "uri": 
19
      "uri": 
            
20
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
20
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
            
21
      "url": "https://organismo.example.org/"
21
      "url": "https://organismo.example.org/"
            
22
    }
22
    }
            
23
  ],
23
  ],
            
24
  "contact_email": "organismo@example.org",
24
  "contact_email": "organismo@example.org",
            
25
  "contact_name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
25
  "contact_name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
            
26
  "contact_role": 
26
  "contact_role": 
            
27
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
27
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
            
28
  "contact_uri": 
28
  "contact_uri": 
            
29
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
29
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
            
30
  "contact_url": "https://organismo.example.org/",
30
  "contact_url": "https://organismo.example.org/",
            
31
  "created": "2025-05-23",
31
  "created": "2025-05-23",
            
32
  "creator": [
32
  "creator": [
            
33
    {
33
    {
            
34
      "name": "Medinas, D., Marques, J.T. y Mira, A."
34
      "name": "Medinas, D., Marques, J.T. y Mira, A."
            
35
    }
35
    }
            
36
  ],
36
  ],
            
37
  "creator_user_id": "d24a314a-79ce-48c0-abd9-54cb42706da4",
37
  "creator_user_id": "d24a314a-79ce-48c0-abd9-54cb42706da4",
            
38
  "dataset_scope": "non_spatial_dataset",
38
  "dataset_scope": "non_spatial_dataset",
            
39
  "dcat_type": "http://purl.org/dc/dcmitype/Text",
39
  "dcat_type": "http://purl.org/dc/dcmitype/Text",
            
40
  "encoding": "UTF-8",
40
  "encoding": "UTF-8",
            
41
  "featured": false,
41
  "featured": false,
            
42
  "graphic_overview": 
42
  "graphic_overview": 
            
43
om/images?q=tbn:ANd9GcTplf5kdMITZVKOoW5DzosB6oviNQk_PgERP-FXFXxPvQ&s",
43
om/images?q=tbn:ANd9GcTplf5kdMITZVKOoW5DzosB6oviNQk_PgERP-FXFXxPvQ&s",
            
44
  "groups": [],
44
  "groups": [],
            
45
  "hvd": "non_hvd",
45
  "hvd": "non_hvd",
            
46
  "id": "9139f19e-0b49-5d28-b5ea-453544d6f4ae",
46
  "id": "9139f19e-0b49-5d28-b5ea-453544d6f4ae",
            
47
  "identifier": "9139f19e-0b49-5d28-b5ea-453544d6f4ae",
47
  "identifier": "9139f19e-0b49-5d28-b5ea-453544d6f4ae",
            
48
  "inspire_id": "",
48
  "inspire_id": "",
            
49
  "isopen": true,
49
  "isopen": true,
            
50
  "language": 
50
  "language": 
            
51
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/SPA",
51
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/SPA",
            
52
  "license_id": "cc-by",
52
  "license_id": "cc-by",
            
53
  "license_title": "Creative Commons Attribution",
53
  "license_title": "Creative Commons Attribution",
            
54
  "license_url": "http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by",
54
  "license_url": "http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by",
            
55
  "lineage_process_steps": [],
55
  "lineage_process_steps": [],
            
56
  "lineage_source": [
56
  "lineage_source": [
            
57
    "2018 IENE International Conference. Abstract book",
57
    "2018 IENE International Conference. Abstract book",
            
58
    "pag. 54"
58
    "pag. 54"
            
59
  ],
59
  ],
            
60
  "maintainer": "",
60
  "maintainer": "",
            
61
  "maintainer_name": "",
61
  "maintainer_name": "",
            
62
  "metadata_created": "2026-06-23T14:52:25.301536",
62
  "metadata_created": "2026-06-23T14:52:25.301536",
            
n
63
  "metadata_modified": "2026-06-23T14:52:25.301541",
n
63
  "metadata_modified": "2026-06-23T16:03:43.953679",
            
64
  "metadata_profile": [
64
  "metadata_profile": [
            
65
    "https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-3/"
65
    "https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-3/"
            
66
  ],
66
  ],
            
67
  "miteco_data_population": {
67
  "miteco_data_population": {
            
68
    "es": ""
68
    "es": ""
            
69
  },
69
  },
            
70
  "miteco_data_territory": {
70
  "miteco_data_territory": {
            
71
    "es": ""
71
    "es": ""
            
72
  },
72
  },
            
73
  "miteco_dataset_type": 
73
  "miteco_dataset_type": 
            
74
//publications.europa.eu/resource/authority/dataset-type/STATISTICAL",
74
//publications.europa.eu/resource/authority/dataset-type/STATISTICAL",
            
75
  "miteco_geo_level": "1",
75
  "miteco_geo_level": "1",
            
76
  "modified": "2026-06-23",
76
  "modified": "2026-06-23",
            
77
  "name": "9139f19e-0b49-5d28-b5ea-453544d6f4ae",
77
  "name": "9139f19e-0b49-5d28-b5ea-453544d6f4ae",
            
78
  "notes": "Road kill hotspots are frequently used to identify 
78
  "notes": "Road kill hotspots are frequently used to identify 
            
79
priority locations for mitigation measures. However, understanding the 
79
priority locations for mitigation measures. However, understanding the 
            
80
landscape context and temporal dynamics of these hotspots is a 
80
landscape context and temporal dynamics of these hotspots is a 
            
81
challenge. We investigate the factors that drive the spatiotemporal 
81
challenge. We investigate the factors that drive the spatiotemporal 
            
82
variation of bat mortality hotspots in a Mediterranean landscape. We 
82
variation of bat mortality hotspots in a Mediterranean landscape. We 
            
83
hypothesise that hotspot locations occur at places where bat activity 
83
hypothesise that hotspot locations occur at places where bat activity 
            
84
is higher. Additionally, we hypothesise that this activity is related 
84
is higher. Additionally, we hypothesise that this activity is related 
            
85
to vegetation density and productivity because this is related to 
85
to vegetation density and productivity because this is related to 
            
86
insect prey abundance. We used a combination of spatiotemporal 
86
insect prey abundance. We used a combination of spatiotemporal 
            
87
analysis and generalised mixed models to evaluate the effect of the 
87
analysis and generalised mixed models to evaluate the effect of the 
            
88
local spatial variation of vegetation productivity (as measured by the 
88
local spatial variation of vegetation productivity (as measured by the 
            
89
Normalized Vegetation Index -NDVI) on bats space use. Then, we 
89
Normalized Vegetation Index -NDVI) on bats space use. Then, we 
            
90
combined this information with bat road kill locations to predict and 
90
combined this information with bat road kill locations to predict and 
            
91
validate spatial and temporal variation on road kill hotspot 
91
validate spatial and temporal variation on road kill hotspot 
            
92
locations. During three years (2009, 2010, and 2011) we conducted 
92
locations. During three years (2009, 2010, and 2011) we conducted 
            
93
daily surveys (n=690) along a 51 km long transect that incorporates 
93
daily surveys (n=690) along a 51 km long transect that incorporates 
            
94
different types of roads in southern Portugal, searching for bat 
94
different types of roads in southern Portugal, searching for bat 
            
95
casualties. Overall, we found 474 bat casualties during the sampling 
95
casualties. Overall, we found 474 bat casualties during the sampling 
            
96
period. Then, to conduct the bat mortality analyses we assigned each 
96
period. Then, to conduct the bat mortality analyses we assigned each 
            
97
road kill to the corresponding 500 m-road segment. We identified 
97
road kill to the corresponding 500 m-road segment. We identified 
            
98
mortality hotspots for each year; segments where the number of 
98
mortality hotspots for each year; segments where the number of 
            
99
casualties exceeded the upper 80% confidence limit of the mean, 
99
casualties exceeded the upper 80% confidence limit of the mean, 
            
100
assuming a Poisson distribution of road kill per road segment, and 
100
assuming a Poisson distribution of road kill per road segment, and 
            
101
analysed if they changed their location over the years. Overall, only 
101
analysed if they changed their location over the years. Overall, only 
            
102
10% of segments were identified as hotspots during the whole year. 37% 
102
10% of segments were identified as hotspots during the whole year. 37% 
            
103
of road segments are intermittent road kill hotspots, i.e., they are 
103
of road segments are intermittent road kill hotspots, i.e., they are 
            
104
classified as hotspots only in one or two years. 53% of road segments 
104
classified as hotspots only in one or two years. 53% of road segments 
            
105
had very few bat casualties and were not identified as hotspots. For 
105
had very few bat casualties and were not identified as hotspots. For 
            
106
20% of the road segments, we did not find any bat casualties. Thus, 
106
20% of the road segments, we did not find any bat casualties. Thus, 
            
107
the non-persistent hotspots were the most frequent category. Further 
107
the non-persistent hotspots were the most frequent category. Further 
            
108
analysis of this type of hotspots showed that the spatiotemporal 
108
analysis of this type of hotspots showed that the spatiotemporal 
            
109
congruence of hotspots locations declined with decreasing vegetation 
109
congruence of hotspots locations declined with decreasing vegetation 
            
110
production and the associated reduced bat activity on the proximity of 
110
production and the associated reduced bat activity on the proximity of 
            
111
road segments. This supports our hypothesis showing that a decline in 
111
road segments. This supports our hypothesis showing that a decline in 
            
112
overall vegetation productivity, and the presumed lower abundance of 
112
overall vegetation productivity, and the presumed lower abundance of 
            
113
prey have a significant effect on the decrease of bat road kill. In 
113
prey have a significant effect on the decrease of bat road kill. In 
            
114
this study, we show for the first time that using readily available 
114
this study, we show for the first time that using readily available 
            
115
series remote sensing data, and the indices that can be calculated 
115
series remote sensing data, and the indices that can be calculated 
            
116
based on this information, such as the NDVI, can be a powerful tool to 
116
based on this information, such as the NDVI, can be a powerful tool to 
            
117
predict bat road kill hotspots and their persistence in time. Thus, 
117
predict bat road kill hotspots and their persistence in time. Thus, 
            
118
NDVI can be used in road planning, to prioritise location of 
118
NDVI can be used in road planning, to prioritise location of 
            
119
mitigation measures or to identify essential road habitats for 
119
mitigation measures or to identify essential road habitats for 
            
120
conservation.",
120
conservation.",
            
121
  "notes_translated": {
121
  "notes_translated": {
            
122
    "en": "Road kill hotspots are frequently used to identify priority 
122
    "en": "Road kill hotspots are frequently used to identify priority 
            
123
locations for mitigation measures. However, understanding the 
123
locations for mitigation measures. However, understanding the 
            
124
landscape context and temporal dynamics of these hotspots is a 
124
landscape context and temporal dynamics of these hotspots is a 
            
125
challenge. We investigate the factors that drive the spatiotemporal 
125
challenge. We investigate the factors that drive the spatiotemporal 
            
126
variation of bat mortality hotspots in a Mediterranean landscape. We 
126
variation of bat mortality hotspots in a Mediterranean landscape. We 
            
127
hypothesise that hotspot locations occur at places where bat activity 
127
hypothesise that hotspot locations occur at places where bat activity 
            
128
is higher. Additionally, we hypothesise that this activity is related 
128
is higher. Additionally, we hypothesise that this activity is related 
            
129
to vegetation density and productivity because this is related to 
129
to vegetation density and productivity because this is related to 
            
130
insect prey abundance. We used a combination of spatiotemporal 
130
insect prey abundance. We used a combination of spatiotemporal 
            
131
analysis and generalised mixed models to evaluate the effect of the 
131
analysis and generalised mixed models to evaluate the effect of the 
            
132
local spatial variation of vegetation productivity (as measured by the 
132
local spatial variation of vegetation productivity (as measured by the 
            
133
Normalized Vegetation Index -NDVI) on bats space use. Then, we 
133
Normalized Vegetation Index -NDVI) on bats space use. Then, we 
            
134
combined\nthis information with bat road kill locations to predict and 
134
combined\nthis information with bat road kill locations to predict and 
            
135
validate spatial and temporal variation on road kill hotspot 
135
validate spatial and temporal variation on road kill hotspot 
            
136
locations. During three years (2009, 2010, and 2011) we conducted 
136
locations. During three years (2009, 2010, and 2011) we conducted 
            
137
daily surveys (n=690) along a 51 km long transect that incorporates 
137
daily surveys (n=690) along a 51 km long transect that incorporates 
            
138
different types of roads in southern Portugal, searching for bat 
138
different types of roads in southern Portugal, searching for bat 
            
139
casualties. Overall, we found 474 bat casualties during the sampling 
139
casualties. Overall, we found 474 bat casualties during the sampling 
            
140
period. Then, to conduct the bat mortality analyses we assigned each 
140
period. Then, to conduct the bat mortality analyses we assigned each 
            
141
road kill to the corresponding 500 m-road segment. We identified 
141
road kill to the corresponding 500 m-road segment. We identified 
            
142
mortality hotspots for each year; segments where the number of 
142
mortality hotspots for each year; segments where the number of 
            
143
casualties exceeded the upper 80% confidence limit of the mean, 
143
casualties exceeded the upper 80% confidence limit of the mean, 
            
144
assuming a Poisson distribution of road kill per road segment, and 
144
assuming a Poisson distribution of road kill per road segment, and 
            
145
analysed if they changed their location over the years. Overall, only 
145
analysed if they changed their location over the years. Overall, only 
            
146
10% of segments were identified as hotspots during the whole year. 37% 
146
10% of segments were identified as hotspots during the whole year. 37% 
            
147
of road segments are intermittent road kill hotspots, i.e., they are 
147
of road segments are intermittent road kill hotspots, i.e., they are 
            
148
classified as hotspots only in one or two years. 53% of road segments 
148
classified as hotspots only in one or two years. 53% of road segments 
            
149
had very few bat casualties and were not identified as hotspots. For 
149
had very few bat casualties and were not identified as hotspots. For 
            
150
20% of the road segments, we did not find any bat casualties. Thus, 
150
20% of the road segments, we did not find any bat casualties. Thus, 
            
151
the non-persistent hotspots were the most frequent category. Further 
151
the non-persistent hotspots were the most frequent category. Further 
            
152
analysis of this type of hotspots showed that the spatiotemporal 
152
analysis of this type of hotspots showed that the spatiotemporal 
            
153
congruence of hotspots locations declined with decreasing vegetation 
153
congruence of hotspots locations declined with decreasing vegetation 
            
154
production\nand the associated reduced bat activity on the proximity 
154
production\nand the associated reduced bat activity on the proximity 
            
155
of road segments. This supports our hypothesis showing that a decline 
155
of road segments. This supports our hypothesis showing that a decline 
            
156
in overall vegetation productivity, and the presumed lower abundance 
156
in overall vegetation productivity, and the presumed lower abundance 
            
157
of prey have a significant effect on the decrease of bat road kill. In 
157
of prey have a significant effect on the decrease of bat road kill. In 
            
158
this study, we show for the first time that using readily available 
158
this study, we show for the first time that using readily available 
            
159
series remote sensing data, and the indices that can be calculated 
159
series remote sensing data, and the indices that can be calculated 
            
160
based on this information, such as the NDVI, can be a powerful tool to 
160
based on this information, such as the NDVI, can be a powerful tool to 
            
161
predict bat road kill hotspots and their persistence in time. Thus, 
161
predict bat road kill hotspots and their persistence in time. Thus, 
            
162
NDVI can be used in road planning, to prioritise location of 
162
NDVI can be used in road planning, to prioritise location of 
            
163
mitigation measures or to identify essential road habitats for 
163
mitigation measures or to identify essential road habitats for 
            
164
conservation.",
164
conservation.",
            
165
    "es": "Road kill hotspots are frequently used to identify priority 
165
    "es": "Road kill hotspots are frequently used to identify priority 
            
166
locations for mitigation measures. However, understanding the 
166
locations for mitigation measures. However, understanding the 
            
167
landscape context and temporal dynamics of these hotspots is a 
167
landscape context and temporal dynamics of these hotspots is a 
            
168
challenge. We investigate the factors that drive the spatiotemporal 
168
challenge. We investigate the factors that drive the spatiotemporal 
            
169
variation of bat mortality hotspots in a Mediterranean landscape. We 
169
variation of bat mortality hotspots in a Mediterranean landscape. We 
            
170
hypothesise that hotspot locations occur at places where bat activity 
170
hypothesise that hotspot locations occur at places where bat activity 
            
171
is higher. Additionally, we hypothesise that this activity is related 
171
is higher. Additionally, we hypothesise that this activity is related 
            
172
to vegetation density and productivity because this is related to 
172
to vegetation density and productivity because this is related to 
            
173
insect prey abundance. We used a combination of spatiotemporal 
173
insect prey abundance. We used a combination of spatiotemporal 
            
174
analysis and generalised mixed models to evaluate the effect of the 
174
analysis and generalised mixed models to evaluate the effect of the 
            
175
local spatial variation of vegetation productivity (as measured by the 
175
local spatial variation of vegetation productivity (as measured by the 
            
176
Normalized Vegetation Index -NDVI) on bats space use. Then, we 
176
Normalized Vegetation Index -NDVI) on bats space use. Then, we 
            
177
combined this information with bat road kill locations to predict and 
177
combined this information with bat road kill locations to predict and 
            
178
validate spatial and temporal variation on road kill hotspot 
178
validate spatial and temporal variation on road kill hotspot 
            
179
locations. During three years (2009, 2010, and 2011) we conducted 
179
locations. During three years (2009, 2010, and 2011) we conducted 
            
180
daily surveys (n=690) along a 51 km long transect that incorporates 
180
daily surveys (n=690) along a 51 km long transect that incorporates 
            
181
different types of roads in southern Portugal, searching for bat 
181
different types of roads in southern Portugal, searching for bat 
            
182
casualties. Overall, we found 474 bat casualties during the sampling 
182
casualties. Overall, we found 474 bat casualties during the sampling 
            
183
period. Then, to conduct the bat mortality analyses we assigned each 
183
period. Then, to conduct the bat mortality analyses we assigned each 
            
184
road kill to the corresponding 500 m-road segment. We identified 
184
road kill to the corresponding 500 m-road segment. We identified 
            
185
mortality hotspots for each year; segments where the number of 
185
mortality hotspots for each year; segments where the number of 
            
186
casualties exceeded the upper 80% confidence limit of the mean, 
186
casualties exceeded the upper 80% confidence limit of the mean, 
            
187
assuming a Poisson distribution of road kill per road segment, and 
187
assuming a Poisson distribution of road kill per road segment, and 
            
188
analysed if they changed their location over the years. Overall, only 
188
analysed if they changed their location over the years. Overall, only 
            
189
10% of segments were identified as hotspots during the whole year. 37% 
189
10% of segments were identified as hotspots during the whole year. 37% 
            
190
of road segments are intermittent road kill hotspots, i.e., they are 
190
of road segments are intermittent road kill hotspots, i.e., they are 
            
191
classified as hotspots only in one or two years. 53% of road segments 
191
classified as hotspots only in one or two years. 53% of road segments 
            
192
had very few bat casualties and were not identified as hotspots. For 
192
had very few bat casualties and were not identified as hotspots. For 
            
193
20% of the road segments, we did not find any bat casualties. Thus, 
193
20% of the road segments, we did not find any bat casualties. Thus, 
            
194
the non-persistent hotspots were the most frequent category. Further 
194
the non-persistent hotspots were the most frequent category. Further 
            
195
analysis of this type of hotspots showed that the spatiotemporal 
195
analysis of this type of hotspots showed that the spatiotemporal 
            
196
congruence of hotspots locations declined with decreasing vegetation 
196
congruence of hotspots locations declined with decreasing vegetation 
            
197
production and the associated reduced bat activity on the proximity of 
197
production and the associated reduced bat activity on the proximity of 
            
198
road segments. This supports our hypothesis showing that a decline in 
198
road segments. This supports our hypothesis showing that a decline in 
            
199
overall vegetation productivity, and the presumed lower abundance of 
199
overall vegetation productivity, and the presumed lower abundance of 
            
200
prey have a significant effect on the decrease of bat road kill. In 
200
prey have a significant effect on the decrease of bat road kill. In 
            
201
this study, we show for the first time that using readily available 
201
this study, we show for the first time that using readily available 
            
202
series remote sensing data, and the indices that can be calculated 
202
series remote sensing data, and the indices that can be calculated 
            
203
based on this information, such as the NDVI, can be a powerful tool to 
203
based on this information, such as the NDVI, can be a powerful tool to 
            
204
predict bat road kill hotspots and their persistence in time. Thus, 
204
predict bat road kill hotspots and their persistence in time. Thus, 
            
205
NDVI can be used in road planning, to prioritise location of 
205
NDVI can be used in road planning, to prioritise location of 
            
206
mitigation measures or to identify essential road habitats for 
206
mitigation measures or to identify essential road habitats for 
            
207
conservation."
207
conservation."
            
208
  },
208
  },
            
209
  "num_resources": 1,
209
  "num_resources": 1,
            
210
  "num_tags": 2,
210
  "num_tags": 2,
            
211
  "organization": {
211
  "organization": {
            
212
    "approval_status": "approved",
212
    "approval_status": "approved",
            
213
    "created": "2026-06-23T14:36:08.942021",
213
    "created": "2026-06-23T14:36:08.942021",
            
214
    "description": "",
214
    "description": "",
            
215
    "id": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
215
    "id": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
            
216
    "image_url": "",
216
    "image_url": "",
            
217
    "is_organization": true,
217
    "is_organization": true,
            
218
    "name": "iepnb",
218
    "name": "iepnb",
            
219
    "state": "active",
219
    "state": "active",
            
220
    "title": "",
220
    "title": "",
            
221
    "type": "organization"
221
    "type": "organization"
            
222
  },
222
  },
            
223
  "owner_org": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
223
  "owner_org": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
            
224
  "private": false,
224
  "private": false,
            
225
  "provenance": {
225
  "provenance": {
            
226
    "en": "",
226
    "en": "",
            
227
    "es": ""
227
    "es": ""
            
228
  },
228
  },
            
229
  "publisher": [
229
  "publisher": [
            
230
    {
230
    {
            
231
      "email": "buzon-bdatos@miteco.es",
231
      "email": "buzon-bdatos@miteco.es",
            
232
      "name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
232
      "name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
            
233
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
233
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
            
234
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
234
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
            
235
Demogr\u00e1fico",
235
Demogr\u00e1fico",
            
236
      "type": "http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
236
      "type": "http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
            
237
      "uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
237
      "uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
            
238
      "url": "https://www.miteco.gob.es/"
238
      "url": "https://www.miteco.gob.es/"
            
239
    }
239
    }
            
240
  ],
240
  ],
            
241
  "publisher_email": "buzon-bdatos@miteco.es",
241
  "publisher_email": "buzon-bdatos@miteco.es",
            
242
  "publisher_name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
242
  "publisher_name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
            
243
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
243
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
            
244
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
244
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
            
245
Demogr\u00e1fico",
245
Demogr\u00e1fico",
            
246
  "publisher_type": 
246
  "publisher_type": 
            
247
"http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
247
"http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
            
248
  "publisher_uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
248
  "publisher_uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
            
249
  "publisher_url": "https://www.miteco.gob.es/",
249
  "publisher_url": "https://www.miteco.gob.es/",
            
250
  "purpose": {
250
  "purpose": {
            
251
    "en": "",
251
    "en": "",
            
252
    "es": ""
252
    "es": ""
            
253
  },
253
  },
            
254
  "reference": [],
254
  "reference": [],
            
255
  "relationships_as_object": [],
255
  "relationships_as_object": [],
            
256
  "relationships_as_subject": [],
256
  "relationships_as_subject": [],
            
257
  "resources": [
257
  "resources": [
            
258
    {
258
    {
            
259
      "access_url": 
259
      "access_url": 
            
260
5d28-b5ea-453544d6f4ae/resource/c7ea4a21-80c3-4cbb-89c7-0e33e21637d5",
260
5d28-b5ea-453544d6f4ae/resource/c7ea4a21-80c3-4cbb-89c7-0e33e21637d5",
            
261
      "availability": 
261
      "availability": 
            
262
ications.europa.eu/resource/authority/planned-availability/AVAILABLE",
262
ications.europa.eu/resource/authority/planned-availability/AVAILABLE",
            
263
      "cache_last_updated": null,
263
      "cache_last_updated": null,
            
264
      "cache_url": null,
264
      "cache_url": null,
            
265
      "created": "2018-09-14T00:00:00",
265
      "created": "2018-09-14T00:00:00",
            
266
      "dataset_id": "447cb276-33f9-4e12-a7bf-66dc005ca52c",
266
      "dataset_id": "447cb276-33f9-4e12-a7bf-66dc005ca52c",
            
267
      "datastore_active": false,
267
      "datastore_active": false,
            
268
      "datastore_contains_all_records_of_source_file": false,
268
      "datastore_contains_all_records_of_source_file": false,
            
269
      "description": "Art\u00edculo en libro",
269
      "description": "Art\u00edculo en libro",
            
270
      "download_url": 
270
      "download_url": 
            
271
//www.iene.info/content/uploads/IENE-2018-Abstracktbook-v7144711.pdf",
271
//www.iene.info/content/uploads/IENE-2018-Abstracktbook-v7144711.pdf",
            
272
      "encoding": "UTF-8",
272
      "encoding": "UTF-8",
            
273
      "format": "HTML",
273
      "format": "HTML",
            
274
      "hash": "",
274
      "hash": "",
            
275
      "id": "c7ea4a21-80c3-4cbb-89c7-0e33e21637d5",
275
      "id": "c7ea4a21-80c3-4cbb-89c7-0e33e21637d5",
            
276
      "issued": "",
276
      "issued": "",
            
277
      "language": 
277
      "language": 
            
278
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/ENG",
278
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/ENG",
            
279
      "last_modified": null,
279
      "last_modified": null,
            
280
      "license": "http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
280
      "license": "http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
            
281
      "license_id": "cc-by",
281
      "license_id": "cc-by",
            
n
282
      "metadata_modified": "2026-06-23T14:52:25.298095",
n
282
      "metadata_modified": "2026-06-23T16:03:43.957321",
            
283
      "mimetype": 
283
      "mimetype": 
            
284
"https://www.iana.org/assignments/media-types/text/html",
284
"https://www.iana.org/assignments/media-types/text/html",
            
285
      "mimetype_inner": null,
285
      "mimetype_inner": null,
            
286
      "modified": "2026-06-23",
286
      "modified": "2026-06-23",
            
287
      "name": "Acceso al recurso",
287
      "name": "Acceso al recurso",
            
288
      "package_id": "9139f19e-0b49-5d28-b5ea-453544d6f4ae",
288
      "package_id": "9139f19e-0b49-5d28-b5ea-453544d6f4ae",
            
289
      "position": 0,
289
      "position": 0,
            
290
      "protocol": null,
290
      "protocol": null,
            
291
      "resource_type": null,
291
      "resource_type": null,
            
292
      "rights": 
292
      "rights": 
            
293
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
293
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
            
294
      "size": 0,
294
      "size": 0,
            
295
      "state": "active",
295
      "state": "active",
            
296
      "status": "http://purl.org/adms/status/Completed",
296
      "status": "http://purl.org/adms/status/Completed",
            
297
      "url": 
297
      "url": 
            
298
//www.iene.info/content/uploads/IENE-2018-Abstracktbook-v7144711.pdf",
298
//www.iene.info/content/uploads/IENE-2018-Abstracktbook-v7144711.pdf",
            
299
      "url_type": null
299
      "url_type": null
            
300
    }
300
    }
            
301
  ],
301
  ],
            
302
  "schemingdcat_xls_metadata_template": false,
302
  "schemingdcat_xls_metadata_template": false,
            
303
  "source": "",
303
  "source": "",
            
304
  "spatial": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
304
  "spatial": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
            
305
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
305
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
            
306
27.64]]]}",
306
27.64]]]}",
            
307
  "spatial_coverage": [
307
  "spatial_coverage": [
            
308
    {
308
    {
            
t
309
      "bbox": {
t
309
      "bbox": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
            
310
        "coordinates": [
310
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
            
311
          [
311
27.64]]]}",
            
312
            [
312
      "centroid": "{\"type\": \"Point\", \"coordinates\": [-6.92, 
            
313
              -18.16,
313
35.715]}",
            
314
              27.64

            
315
            ],

            
316
            [

            
317
              4.32,

            
318
              27.64

            
319
            ],

            
320
            [

            
321
              4.32,

            
322
              43.79

            
323
            ],

            
324
            [

            
325
              -18.16,

            
326
              43.79

            
327
            ],

            
328
            [

            
329
              -18.16,

            
330
              27.64

            
331
            ]

            
332
          ]

            
333
        ],

            
334
        "type": "Polygon"

            
335
      },

            
336
      "centroid": {

            
337
        "coordinates": [

            
338
          -6.92,

            
339
          35.715

            
340
        ],

            
341
        "type": "Point"

            
342
      },

            
343
      "text": "Espa\u00f1a",
314
      "text": "Espa\u00f1a",
            
344
      "uri": 
315
      "uri": 
            
345
ttp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a"
316
ttp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a"
            
346
    }
317
    }
            
347
  ],
318
  ],
            
348
  "spatial_resolution_in_meters": "",
319
  "spatial_resolution_in_meters": "",
            
349
  "spatial_uri": 
320
  "spatial_uri": 
            
350
tp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a",
321
tp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a",
            
351
  "state": "active",
322
  "state": "active",
            
352
  "study_variables": {
323
  "study_variables": {
            
353
    "es": ""
324
    "es": ""
            
354
  },
325
  },
            
355
  "tag_uri": [
326
  "tag_uri": [
            
356
    
327
    
            
357
tp://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/environment"
328
tp://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/environment"
            
358
  ],
329
  ],
            
359
  "tags": [
330
  "tags": [
            
360
    {
331
    {
            
361
      "display_name": "accidentes-y-atropellos-de-fauna",
332
      "display_name": "accidentes-y-atropellos-de-fauna",
            
362
      "id": "629c6d17-b04f-404c-900a-8c31fae0ecc4",
333
      "id": "629c6d17-b04f-404c-900a-8c31fae0ecc4",
            
363
      "name": "accidentes-y-atropellos-de-fauna",
334
      "name": "accidentes-y-atropellos-de-fauna",
            
364
      "state": "active",
335
      "state": "active",
            
365
      "vocabulary_id": null
336
      "vocabulary_id": null
            
366
    },
337
    },
            
367
    {
338
    {
            
368
      "display_name": "fragmentacion",
339
      "display_name": "fragmentacion",
            
369
      "id": "627f9c0a-a199-4c69-b563-0c8d626e3194",
340
      "id": "627f9c0a-a199-4c69-b563-0c8d626e3194",
            
370
      "name": "fragmentacion",
341
      "name": "fragmentacion",
            
371
      "state": "active",
342
      "state": "active",
            
372
      "vocabulary_id": null
343
      "vocabulary_id": null
            
373
    }
344
    }
            
374
  ],
345
  ],
            
375
  "thematic_area": [
346
  "thematic_area": [
            
376
    "especies_silvestres"
347
    "especies_silvestres"
            
377
  ],
348
  ],
            
378
  "theme_es": [
349
  "theme_es": [
            
379
    "http://datos.gob.es/kos/sector-publico/sector/medio-ambiente"
350
    "http://datos.gob.es/kos/sector-publico/sector/medio-ambiente"
            
380
  ],
351
  ],
            
381
  "title": "What drives the spatial distribution and temporal 
352
  "title": "What drives the spatial distribution and temporal 
            
382
persistence of bat road kill hotspots?",
353
persistence of bat road kill hotspots?",
            
383
  "title_translated": {
354
  "title_translated": {
            
384
    "en": "",
355
    "en": "",
            
385
    "es": "What drives the spatial distribution and temporal 
356
    "es": "What drives the spatial distribution and temporal 
            
386
persistence of bat road kill hotspots?"
357
persistence of bat road kill hotspots?"
            
387
  },
358
  },
            
388
  "topic": 
359
  "topic": 
            
389
"http://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/biota",
360
"http://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/biota",
            
390
  "type": "dataset",
361
  "type": "dataset",
            
391
  "url": 
362
  "url": 
            
392
//iepnb.es:443/catalogo/dataset/9139f19e-0b49-5d28-b5ea-453544d6f4ae",
363
//iepnb.es:443/catalogo/dataset/9139f19e-0b49-5d28-b5ea-453544d6f4ae",
            
393
  "version": "",
364
  "version": "",
            
394
  "version_notes": {
365
  "version_notes": {
            
395
    "en": "",
366
    "en": "",
            
396
    "es": ""
367
    "es": ""
            
397
  }
368
  }
            
398
}
369
}