Estimating nestling diet with cameras: quantifying uncertainty from unidentified food items
Notice bibliographique
Résumé
Cameras at nest sites are becoming a common means for quantifying nestling diet, but there are two problems associated with this method: food items delivered to nestlings often cannot be identified, and quantification of error around diet estimates for individual nests is problematic. We present a novel method of incorporating unidentified food items into diet estimates and quantifying error around these estimates for individual nests. In our method, unidentified food items are accounted for by considering all of the possible ways in which they could be allocated among previously defined food categories (possible outcomes). We then calculate the probability of each possible outcome by assuming the probability that an unidentified food item belongs to any given category is equal to the proportion of identified items from that category. All possible outcomes, along with the probability of each, represent a probability space. We allocate the unidentified food items to each category according to the most probable outcome in the probability space when estimating the contribution of each food category to nestling diets. Confidence intervals around diet estimates for each food category are estimated by simulating many samples from this probability space and using kernel density estimation. We demonstrate the implementation of our method with data from motion‐sensitive cameras monitoring Arctic peregrine falcon Falco peregrinus tundrius nests in Nunavut, Canada.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».