Analysis of the Optimal Duration of Behavioral Observations Based on an Automated Continuous Monitoring System in Tree Swallows (Tachycineta bicolor): Is One Hour Good Enough?
Notice bibliographique
Résumé
Studies of animal behavior often rely on human observation, which introduces a number of limitations on sampling. Recent developments in automated logging of behaviors make it possible to circumvent some of these problems. Once verified for efficacy and accuracy, these automated systems can be used to determine optimal sampling regimes for behavioral studies. Here, we used a radio-frequency identification (RFID) system to quantify parental effort in a bi-parental songbird species: the tree swallow (Tachycineta bicolor). We found that the accuracy of the RFID monitoring system was similar to that of video-recorded behavioral observations for quantifying parental visits. Using RFID monitoring, we also quantified the optimum duration of sampling periods for male and female parental effort by looking at the relationship between nest visit rates estimated from sampling periods with different durations and the total visit numbers for the day. The optimum sampling duration (the shortest observation time that explained the most variation in total daily visits per unit time) was 1h for both sexes. These results show that RFID and other automated technologies can be used to quantify behavior when human observation is constrained, and the information from these monitoring technologies can be useful for evaluating the efficacy of human observation methods.
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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) | 0,000 | 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 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 ».