Testing the Effectiveness of Automated Acoustic Sensors for Monitoring Vocal Activity of Marbled Murrelets Brachyramphus Marmoratus
Notice bibliographique
Résumé
Testing the effectiveness of automated acoustic sensors for monitoring vocal activity of Marbled Murrelets Brachyramphus marmoratus.Marine Ornithology 43: 151-160.Cryptic nest sites and secretive breeding behavior make population estimates and monitoring of Marbled Murrelets Brachyramphus marmoratus difficult and expensive.Standard audio-visual and radar protocols have been refined but require intensive field time by trained personnel.We examined the detection range of automated sound recorders (Song Meters; Wildlife Acoustics Inc.) and the reliability of automated recognition models ("recognizers") for identifying and quantifying Marbled Murrelet vocalizations during the 2011 and 2012 breeding seasons at Kodiak Island, Alaska.The detection range of murrelet calls by Song Meters was estimated to be 60 m.Recognizers detected 20 632 murrelet calls (keer and keheer) from a sample of 268 h of recordings, yielding 5 870 call series, which compared favorably with human scanning of spectrograms (on average detecting 95% of the number of call series identified by a human observer, but not necessarily the same call series).The false-negative rate (percentage of murrelet call series that the recognizers failed to detect) was 32%, mainly involving weak calls and short call series.False-positives (other sounds included by recognizers as murrelet calls) were primarily due to complex songs of other bird species, wind and rain.False-positives were lower in forest nesting habitat (48%) and highest in shrubby vegetation where calls of other birds were common (97%-99%).Acoustic recorders tracked spatial and seasonal trends in vocal activity, with higher call detections in high-quality forested habitat and during late July/early August.Automated acoustic monitoring of Marbled Murrelet calls could provide cost-effective, valuable information for assessing habitat use and temporal and spatial trends in nesting activity; reliability is dependent on careful placement of sensors to minimize false-positives and on prudent application of digital recognizers with visual checking of spectrograms.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».