The Animal Locator: a new method for accurate and fast collection of animal locations for visible species
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».