MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020152398 · doi:10.2981/10-096

The Animal Locator: a new method for accurate and fast collection of animal locations for visible species

2012· article· en· W2020152398 sur OpenAlexaff
Cristian Pasquaretta, Giuseppe Bogliani, Luigi Ranghetti, Caterina Ferrari, Achaz von Hardenberg

Notice bibliographique

RevueWildlife Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesRegione Autonoma Valle d'AostaEuropean Commission
Mots-clésRange (aeronautics)PopulationStatisticsRangingHome rangeUSableComputer scienceGeographyEcologyMathematicsGeodesyHabitatBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ranging behaviour is one of the most important aspects of the life history of many species. Spatial distributions of individuals in the wild is linked to factors such as foraging, mating, population density, availability of resources and competition. Accurate data on the spatial location of individuals over time is often difficult to collect. Here, we propose a new simple, non‐invasive and economic method for collecting accurate spatial data usable for many different species of free‐ranging animals. Our instrument for collecting animal locations consists of three elements: a laser range finder, a laser tilt sensor and a protractor. This instrument can obtain three‐dimensional parameters of the space from a fixed point allowing the user to collect geographical locations of the animals and, in general, of any point of interest. The device we tested showed a very low average error among (1.76 ± 0.643 m) and within (1.79 ± 0.058 m) observers, and the locations we obtained were all within the 95% probability of the tolerance intervals for the 20 positions which we measured repeatedly with a Global Position System for each of 10 different test locations. We tested a range of different distances to the target points (from 20 to 222 m), and we propose formulas to calculate precision of the instrument inside this interval. Precision of estimated locations was between 0.32 to 3.55 m from the real location and it was slightly related to distance of the target point (r = 0.38, P = 0.054). As an example of its practical application, we present data on the use of the instrument within the framework of a study on a population of free‐ranging individually tagged alpine marmots Marmota marmota .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWildlife BiologyMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207