MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2136242548 · doi:10.1111/j.1557-9263.2012.00389.x

Using microphone arrays to examine effects of observers on birds during point count surveys

2012· article· en· W2136242548 sur OpenAlexaffabout
Margaret Campbell, Charles M. Francis

Notice bibliographique

RevueJournal of Field Ornithology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSongbirdGeographyObserver (physics)GeodesyStatisticsHumanitiesCartographyMathematicsBiologyEcologyArtPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Point count surveys are widely used for monitoring songbird populations, but little is known of the effect of the observer on songbird behavior during point counts. We used a novel, wireless array of recorders to determine the location of singing birds with and without the presence of an observer. The array consisted of seven autonomous recording units synchronized to Global Positioning System (GPS) clocks, set around the perimeter of a 50-m-radius circle with one in the middle. Units were set to record automatically from half an hour before dawn until 10:00 each morning. We sampled 26 different locations in old fields at the Prince Edward Point National Wildlife Area in eastern Ontario between 1 June and 4 July 2007. Position estimates derived from a time-lag cross-correlation algorithm had a mean error of 1.7 m within 50 m and 5.6 m at 100 m from the center of the array. We found no difference in the positions of birds when an observer was present or absent. We also found no difference in the number of individuals or species detected or in the onset of singing. Our results suggest that, at least in the community we studied, observers conducting point counts do not cause significant changes in bird behavior.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Field OrnithologyMême sujetAnimal Vocal Communication and BehaviorTravaux en français237 207