| Summary: | La comadreja Mustela nivalis es un pequeño carnívoro especializado en el consumo de micromamíferos. En la Península Ibérica hay muy poca información sobre esta especie, siendo especialmente interesante el estudio de su papel en la regulación de la dinámica poblacional de los micromamíferos. Algunas especies alcanzan eventualmente elevadas densidades en ambientes agrícolas, generando notable alarma social ya que pueden mermar significativamente la producción agrícola. Cualquier estudio de esta naturaleza requiere de métodos efectivos de seguimiento a largo plazo de las poblaciones de este mustélido. En este trabajo evaluamos la eficacia y eficiencia de cuatro metodologías para detectar comadrejas en ambientes agrarios: captura en vivo, trampas de huellas, trampas de pelo y cámaras-trampa. El estudio se desarrolló en dos localidades agrícolas de la meseta Castellano-Leonesa. Se hicieron dos muestreos por localidad, en otoño y primavera de 2016/2017. En cada localidad seleccionamos 10 lindes de ~400 m de longitud, donde se instalaron de forma alterna y equidistante: 6 trampas de captura, 2 trampas de huellas, 2 trampas de pelos y 1 cámara-trampa, que estuvieron activos entre 9-10 días. Se usó carne de pollo y topillo Microtus arvalis como cebo. Se detectó la presencia de comadrejas con alguna de las metodologías en el 38% de las lindes muestreadas (ocupación estimada), con un total de 29 detecciones (13 otoño/16 primavera). El trampeo en vivo detectó la presencia en el 80% de las lindes positivas, las trampas de huella en el 33%, las cámaras-trampa en el 20% y las trampas de pelo en el 6%. La ocupación estimada estuvo relacionada positivamente con las tasas de detección (detecciones/100 trampas-día) del trampeo en vivo y de las trampas de huellas pero no con las de cámaras-trampa y trampas de pelo. Al tener en cuenta el esfuerzo (trampas-día), las trampas de pelo fueron el método menos eficiente para detectar comadrejas. Estos resultados indican que, con esfuerzos similares, las trampas de huellas y las ...
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