Vocal individuality as a potential long-term monitoring tool for Western Screech-owls, <i>Megascops kennicottii</i>
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies suggest that individually distinctive vocalizations found in many avian species can be used in population monitoring. In this study we assessed whether vocal identification of male Western Screech-owls ( Megascops kennicottii (Elliot, 1867)) was possible, and if it could be applied as a long-term monitoring tool. Recordings were collected between 2001 and 2003 from 28 territories on southern and central Vancouver Island. As a quantitative descriptor of the calls, a total of 17 variables were measured from each of 1125 calls. A discriminant function analysis resulted in 92.3% of calls being correctly classified to individual territories within one season and 87.3% of calls in a cross-validation of the model. Variables that showed the greatest discriminant ability included length of call, internote distance between first note and second note, and number of notes per call. Of the 14 territories that had owl calls recorded over 2 years, 4 appeared to be occupied by a different individual in the 2nd year, 7 had calls that were consistent between years, and 3 had calls that were ambiguously classified between years. Our results suggest that Western Screech-owl calls have enough individually recognizable characteristics to aid in the tracking of individuals both within and between years, allowing for long-term monitoring of individuals.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».