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Enregistrement W2134457528

Choosing the correct bat detector

2000· article· en· W2134457528 sur OpenAlexaffabout
M. Brock Fenton

Notice bibliographique

RevueActa Chiropterologica · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensRoyal Ontario Museum
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman echolocationForagingCaveBiologyEcologyAcousticsPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct field comparisons revealed that in any time period, a bat detecting system using zero-crossing period meter analysis (the Anabat II Bat Detector with Anabat ZCAIM and Anabat 6 software) detected significantly fewer bat echolocation calls than a time-expansion bat detecting system (Pettersson D980 detector with BatSoundPro software). Furthermore, the features of 81 echolocation calls (highest frequency, in kHz; lowest frequency, in kHz; duration, in ms) recorded and analyzed on both systems differed significantly. Regression analyses indicated no consistent, frequently unpredictable differences between Anabat and Pettersson values for the lowest frequencies in echolocation calls, but a significant correlation for their highest frequencies and durations. In a variety of field settings in Israel and in southern Ontario, Canada involving both foraging bats and bats emerging from a cave roost, the Pettersson system recorded echolocation calls not detected by the Anabat system. When many Myotis bats were emerging from a cave roost in Israel, the Anabat system did not detect the calls of a Rhinolophus species or those of another vespertilionid which were detected by the Pettersson system. The differences in performance between the two kinds of systems reflect differences in sensitivity and operation between zero-crossing period meters and time-expansion systems. Data on bat activity or echolocation calls detected and analyzed by a zero-crossing period meter system like Anabat are not as consistent or as reliable as those obtained by a time-expansion system like the Pettersson. Differences in performance of bat detectors coincide with considerable difference in costs, from about US$ 650 for an Anabat system, to over US$ 2,000 for a Pettersson system, which involves digital time-expansion. A time-expansion system involving a high speed tape recorder will cost over US$ 30,000. When it comes to bat detectors and analysis systems, the quality of data that will be obtained is a direct reflection of cost -- buyers get what they pay for.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,017

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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