How high is high? Using percentile thresholds to identify peak bat activity
Notice bibliographique
Résumé
Passive acoustic monitoring is a common tool used for monitoring bat activity levels. Identifying periods and locations of peak levels provides insight into bat ecology and has important management implications. One limitation of passive acoustic monitoring is the relative nature of the data, often relying on subjective interpretation of descriptive terminology such as “higher” or “lower”. We propose the use of percentile thresholds (PTs) for objectively identifying peak activity. By compiling a reference data set, it is possible to define percentiles of the observed activity levels and these percentiles can provide objective thresholds for comparing activity levels. We used acoustic recordings from sites in Canada and calculated PTs based on the distribution of the number of calls per hour across all nights and sites for three species of bat. Given species ecologies (e.g., hibernating, migrating), we were able to use PTs to objectively identify peak activity levels on a species-specific basis. Percentile thresholds are also a replicable method of describing within-night activity by evaluating species-specific activity patterns and important times of night. Our analyses and examples represent a proof of concept. The next step is to move towards a standardized distribution to generate PTs. Creating a public repository of acoustic data sets to evaluate activity of a species in the context of its entire range would allow us to standardize terms such as “high” activity in an objective manner.
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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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».