A review of camera trapping for conservation behaviour research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An understanding of animal behaviour is important if conservation initiatives are to be effective. However, quantifying the behaviour of wild animals presents significant challenges. Remote‐sensing camera traps are becoming increasingly popular survey instruments that have been used to non‐invasively study a variety of animal behaviours, yielding key insights into behavioural repertoires. They are well suited to ethological studies and provide considerable opportunities for generating conservation‐relevant behavioural data if novel and robust methodological and analytical solutions can be developed. This paper reviews the current state of camera‐trap‐based ethological studies, describes new and emerging directions in camera‐based conservation behaviour, and highlights a number of limitations and considerations of particular relevance for camera‐based studies. Three promising areas of study are discussed: (1) documenting anthropogenic impacts on behaviour; (2) incorporating behavioural responses into management planning and (3) using behavioural indicators such as giving up densities and daily activity patterns. We emphasize the importance of reporting methodological details, utilizing emerging camera trap metadata standards and central data repositories for facilitating reproducibility, comparison and synthesis across studies. Behavioural studies using camera traps are in their infancy; the full potential of the technology is as yet unrealized. Researchers are encouraged to embrace conservation‐driven hypotheses in order to meet future challenges and improve the efficacy of conservation and management processes.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».