Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 ».