The use of digital video recorders in pollination biology
Notice bibliographique
Résumé
1. Digital video recording ( DVR ) devices, such as the GoPro H ero, have the potential to greatly benefit pollination ecology, but the advantages of digitally recording pollinator activity over direct human observation have not been formally assessed. 2. Two plant taxa, L avandula angustifolia and C anna ‘sp.’, with differing floral morphology, were used to compare the value of DVR and direct observations in estimating honeybee ( A pis mellifera ) visitation, flower density and number of flowers visited per foraging bout. 3. The two methods yielded identical results when observing the structurally simple L . angustifolia at both high (10.54 ± 0.52 per plant) and low honeybee density (2.24 ± 0.20 per plant). However, DVR underestimated the number of flowers scored in the field of view (28.7 ± 1.8 direct vs. 22.7 ± 0.9 DVR ), the number of honeybees observed (5.3 ± 0.8 direct vs. 3.7 ± 0.7 DVR ) and the number of flowers visited during foraging bouts (8.3 ± 1.2 direct vs. 5.5 ± 1.0 DVR ) on the more complex C anna ‘sp.’ 4. It is concluded that portable weatherproof DVR devices such as the GoPro H ero are valuable tools for pollination biologists, allowing a single researcher to make simultaneous observations of multiple plants in one or more sites, whilst also allowing the footage to be reviewed. However, DVR devices are limited by their depth and field of view when target plants are large or structurally complex.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».