Comparison of autonomous and manual recording methods for discrimination of individually distinctive Ovenbird songs
Notice bibliographique
Résumé
Many animals produce individually distinctive vocalizations with increased outputs during the breeding season. Many animals, including birds, can recognize other individuals based on the distinctive features of their songs and researchers can use bioacoustics tools to discriminate among individuals. Typically, bioacoustics analyses use recordings made with highly directional microphones that are free of background noise and spectral overlap. However, recent technological advances in automated recording have made it possible to record remotely and cover larger areas simultaneously. We tested whether spectrogram cross-correlation can be used to discriminate among songs of 19 individual Ovenbirds (Seiurus aurocapillus). We used two microphone types: directional (Sennheiser MKH-70) and omnidirectional (SMX-II) microphones. Because birds may vary in their distance from the SMX-II microphones, songs were selected as either high-quality (close to the recorder) or low-quality (further away from the recorder). We found that all recording types could be used to discriminate the songs of individual male Ovenbirds from other males in the population. Discrimination among directional recordings was significantly better than among omnidirectional recordings, and high-quality recordings could be used to discriminate among individuals significantly better than low-quality recordings. Taken together, our results suggest that automated omnidirectional recording could be valuable for future behavioural research allowing individuals to be followed over an entire breeding season. In addition, acoustic surveys of communities could provide information about abundance as well as presence and/or absence of species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».