A TECHNIQUE THAT INCREASES DETECTABILITY OF PASSERINE SPECIES DURING POINT COUNTS
Notice bibliographique
Résumé
During April–July 1997, we censused birds in three woodlands near Arnprior, Ontario, Canada using conventional point counts (n = 12) and point counts supplemented with “pishing” (n = 12), a well-known method for attracting various bird species. Overall, 3.6 (19%) more species were detected per census using pishing. Irrespective of statistical significance of individual species, 45 (74%) of the 61 species were detected on more days using pishing, whereas 5 (8%) species were detected on more days using the conventional method. A higher number of males and a higher number of visually detected species were recorded using pishing as compared to the conventional method, and these differences did not change with date. Pishing did not affect number of females detected nor number of species aurally detected. More individuals were detected using pishing as opposed to the conventional method, but the difference declined with date. Overall, 0.8 fewer unidentified individuals per census were recorded using pishing. Our results indicate that pishing in conjunction with conventional point count methods increases detectability and positive visual identification of passerine species in woodlands.
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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 | 0,000 | 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) | 0,028 | 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 ».