Acoustic monitoring of nocturnally migrating birds accurately assesses the timing and magnitude of migration through the Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Tracking the movements of migratory songbirds poses many challenges because much of their journey takes place at night. One promising technique for studying migratory birds relies on microphones to record the nocturnal flight calls produced by birds on the wing. We compared recordings of night flight calls with bird-banding data in a southern Great Lakes ecosystem. We collected >6,200 hr of nocturnal recordings at 7 locations around Lake Erie. We detected >60,000 flight calls from migratory birds and classified 45,775 calls to species level or to a bioacoustic category comprising several species with similar calls. We compared these acoustic data with records of 5,624 birds captured in mist nets. We found that acoustic recordings accurately quantified the magnitude of migration; comparison with mist-net data revealed significant positive correlations between the number of acoustic detections and the number of mist-net detections across species. We also found that acoustic recordings accurately quantified the timing of migration; we found significant positive correlations between the date of passage of the 10th, 50th, and 90th percentiles of the populations of up to 25 groups of passage migrant species in the acoustic data and mist-net data. A careful examination of 6 species with distinctive flight calls revealed only subtle seasonal differences between peak detections via acoustic monitoring and mist netting, at both daily and weekly timescales. This research enhances our understanding of the role that acoustic sampling can play in monitoring migratory birds, providing important empirical support for the validity of night-flight-call monitoring.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».