Automated tracking of wild hummingbird mass and energetics over multiple time scales using radio frequency identification (RFID) technology
Notice bibliographique
Résumé
We examined the feasibility of automating the collection of hummingbird mass data facilitated by low‐cost, low‐power radio frequency identification (RFID) technology. In a field study in southern Ontario, wild hummingbirds were captured, subcutaneously implanted with passive integrated transponder (PIT) tags, and released over a three‐year period. Tagged hummingbirds were detected at specially designed feeder stations outfitted with low‐cost, low‐power RFID readers coupled with a perch secured to a digital balance. When tagged birds visited the feeder, transponder detection initiated the recording of the perched hummingbird's mass at regular intervals continuing as long as the bird remained. This permitted a nearly continuous record of mass during each visit. Mass data collected from tagged hummingbirds showed consistent trends at multiple temporal scales: the individual feeder visit, single days, and even whole seasons. These results further confirm that RFID technology is safe for use in the smallest birds. The effective detection range is a function of RFID reader power, antenna, and tag size. Yet, we find that careful arrangement of feeders and detectors allows for reliable detection even when detection range is low. When coupled with additional technologies, such as a precision electronic balance, this approach can yield robust serial measures of physiological parameters such as mass, an indicator of energy balance over time.
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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 | 0,000 | 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 ».