Acoustic identification of Mexican bats based on taxonomic and ecological constraints on call design
Notice bibliographique
Résumé
Summary Monitoring global biodiversity is critical for understanding responses to anthropogenic change, but biodiversity monitoring is often biased away from tropical, megadiverse areas that are experiencing more rapid environmental change. Acoustic surveys are increasingly used to monitor biodiversity change, especially for bats as they are important indicator species and most use sound to detect, localise and classify objects. However, using bat acoustic surveys for monitoring poses several challenges, particularly in megadiverse regions. Many species lack reference recordings, some species have high call similarity or differ in call detectability, and quantitative classification tools, such as machine learning algorithms, have rarely been applied to data from these areas. Here, we collate a reference call library for bat species that occur in a megadiverse country, Mexico. We use 4685 search‐phase calls from 1378 individual sequences of 59 bat species to create automatic species identification tools generated by machine learning algorithms (Random Forest). We evaluate the improvement in species‐level classification rates gained by using hierarchical classifications, reflecting either taxonomic or ecological constraints (guilds) on call design, and examine how classification rate accuracy changes at different hierarchical levels (family, genus and guild). Species‐level classification of calls had a mean accuracy of 66%, and the use of hierarchies improved mean species‐level classification accuracy by up to 6% (species within families 72%, species within genera 71·2% and species within guilds 69·1%). Classification accuracy to family, genus and guild‐level was 91·7%, 77·8% and 82·5%, respectively. The bioacoustic identification tools we have developed are accurate for rapid biodiversity assessments in a megadiverse region and can also be used effectively to classify species at broader taxonomic or ecological levels. This flexibility increases their usefulness when there are incomplete species reference recordings and also offers the opportunity to characterise and track changes in bat community structure. Our results show that bat bioacoustic surveys in megadiverse countries have more potential than previously thought to monitor biodiversity changes and can be used to direct further developments of bioacoustic monitoring programs in Mexico.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».