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Enregistrement W2590285546 · doi:10.1111/een.12394

The use of digital video recorders in pollination biology

2017· article· en· W2590285546 sur OpenAlexaff
Amy‐Marie Gilpin, Andrew J. Denham, David J. Ayre

Notice bibliographique

RevueEcological Entomology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesUniversity of Wollongong
Mots-clésPollinatorForagingPollinationBiologyEcologyPollen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,141 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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