CALL BROADCASTING AND AUTOMATED RECORDERS AS TOOLS FOR ANURAN SURVEYS IN A SUBARCTIC TUNDRA LANDSCAPE
Notice bibliographique
Résumé
Relatively little is known about population ecology of anurans in arctic and subarctic tundra regions, in part because it is difficult to survey anurans in these landscapes. Anuran survey protocols developed for temperate regions have limited applicability in arctic and subarctic tundra landscapes, which may lack roads and vehicle access, and experience variable and inclement weather during short anuran breeding seasons. To evaluate approaches to address some of the limitations of surveying anurans in tundra landscapes, we assessed the effectiveness of using breeding call broadcasts to increase detection of Boreal Chorus Frogs (Pseudacris maculata) and Wood Frogs (Lithobates sylvaticus) near Cape Churchill, Manitoba, Canada. We also evaluated how counts of anurans derived from automated audio recorders compared with those obtained simultaneously by observers. We detected on average 0.4 additional Wood Frogs per survey when we broadcasted calls (x = 0.82, SD = 1.38), an increase of > 40% compared to surveys without broadcasts (x = 1.24, SD = 1.51; Wilcoxon test; Z = 2.73, P = 0.006). In contrast, broadcasting Boreal Chorus Frog calls did not increase the number of chorus frog detections (Wilcoxon test; Z < 0.001, P > 0.90). Detections of Wood Frogs in a 100-m radius were lower via automated recorders (x = 0.60, SD = 0.87 SD) than by observers during simultaneous surveys (x = 0.96, SD = 1.27 Z = 2.07, P = 0.038), but those of Boreal Chorus Frogs were not different (x = 1.72, SD = 1.31;x = 1.44, SD = 1.5; Z = 1.55, P > 0.121). Our results suggest that broadcasting calls can increase detection of Wood Frogs, and that automated recorders are useful in detecting both Wood Frogs and Boreal Chorus Fogs in arctic and subarctic tundra landscapes.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».