Using digital recordings and sonogram analysis to obtain counts of yellow rails
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Autonomous recording units (ARUs) are emerging as a useful technology for the study and monitoring of animals that produce vocalizations. During summer and fall of 2013, we performed a series of experiments aimed at developing sampling protocols to count nocturnally active yellow rails ( Coturnicops noveboracensis ) from sound recordings. Field‐based portions of the work took place in the rural municipality of Foam Lake, Saskatchewan, Canada, in an open landscape where yellow rails can be found during the breeding season; lab‐based portions of the work occurred in Saskatoon, Saskatchewan, Canada. Our objectives were to 1) determine the frequency of yellow rail vocalizations to derive an empirically based sampling interval for counting individual birds; 2) assess the accuracy of yellow rail counts made from recordings; 3) determine the approximate sampling radius of the ARU for detecting yellow rails; and 4) determine the approximate audio volume (“loudness”) of yellow rail calls. We developed a sonogram‐based method for counting individual birds on recordings. Using field recordings of individual yellow rails, we generated recordings with known numbers of calling individuals (i.e., 1–12) and tested the accuracy of the sonogram‐based counts. Regardless of experience, observers were able to determine the number of rails calling with a high level of accuracy, especially when the chorus was composed of ≤6 individuals. From broadcast trials employing multiple ARUs, we found the effective detection radius of calling yellow rails to be between 150 m and 175 m. Although detection radius was influenced by broadcast intensity and ambient conditions, we view this range of distance as a reasonable estimate of the effective sampling radius for the ARUs that we used, which is useful for deriving values of density estimates. Finally, we measured loudness of yellow rail calling at approximately 95 dB; this value is useful to research efforts attempting to mimic actual yellow rails (e.g., call‐broadcast surveys, additional ARU experiments). A combination of the sonogram‐counting method and baseline information on detection radius of the ARU provides a tool that will generate high‐quality data on yellow rail occurrence, abundance, and density. Digital recorders represent a means to rapidly improve survey coverage of yellow rails throughout the species' range. © 2016 The Wildlife Society.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».