Identifying Individual Great Gray Owls (<i>Strix nebulosa</i>) and Snowy Owls (<i>Bubo scandiacus</i>) Using Wing Feather Bar Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Bar patterns on flight feathers of Great Gray Owls (Strix nebulosa) and Snowy Owls (Bubo scandiacus) are variable, and can be used to recognize individual birds. Here I illustrate a method for taking photos of wings of captured owls and describe a way to arrange images of flying birds for comparison with photos of birds in flight or in the hand. I report four examples. First, two Great Gray Owls photographed in flight on different days at the same site were shown to be the same individual, but differed from a dead owl found at that location a month later. Second, I compared eight photographs of wintering Snowy Owls in flight in Saskatchewan and determined that they portrayed seven different owls. Third, I examined photos of breeding male first-year Great Gray Owls at neighboring nest sites and established that they were different birds. Finally, I compared photos of breeding female Great Gray Owls at the same nest site in 2011 and 2013, and determined that they showed two individuals. I suggest that such photography may be used as a tool to census populations of Great Gray Owls and Snowy Owls.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».