Evaluation of an automated recording device for monitoring forest birds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Monitoring of forest songbirds via auditory detections during point surveys can be enhanced by using preprogrammed recording devices. During May–July 2008, we compared boreal forest bird surveys conducted with SM‐1 bird song recorders (Wildlife Acoustics, Inc.) with field surveys by observers and surveys recorded with the E3A Bio‐Acoustic Monitor Kit (River Forks Research Corp.) in Ontario, Canada, to evaluate the utility of the SM‐1 to generate reliable detections of forest birds. The SM‐1 surveys identified, on average, 8.95 species, 0.76 fewer species per 10‐min point count than field surveys ( = 9.71 species) and 1.26 fewer species than the E3A ( = 10.21 species). SM‐1 surveys also identified on average 11.6 individuals per 10‐min count, 2.5 fewer than field surveys ( = 14.1) and 2.3 fewer than E3A surveys ( = 13.9), respectively. The lower number of SM‐1 detections, however, was less than the reduction in detections made by field surveys later as compared to earlier in the breeding season. This suggests that SM‐1 recorders set up early in the season would detect more birds than field surveys stretching late into the season. Moreover, lower detections with the SM‐1 could be easily offset by collecting an additional 10‐min sample on another day. Most species were detected equally well by all 3 methods with a few exceptions. Unattended recording devices are especially advantageous in situations where the number of experienced observers is limited, where access difficult, where multiple samples at the same site are desirable, and where it is desirable to eliminate inter‐observer, time‐of‐day and time‐of‐season effects. © 2011 The Wildlife Society.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».