Counting crocodiles from the sky: monitoring the critically endangered gharial (<i>Gavialis gangeticus</i>) population with an unmanned aerial vehicle (UAV)
Notice bibliographique
Résumé
Technology is rapidly changing the methods used in the field of wildlife monitoring. Unmanned aerial vehicles (UAV) are an example of a new technology that allows biologists to take to the air to monitor wildlife. A fixed-wing UAV was used to monitor the critically endangered gharial population along 46 km of the Babai River in Bardia National Park, Nepal. The UAV was flown at an altitude of 80 m along 12 pre-designed missions and, with a search effort of 2.72 h of flight time, acquired a total of 11 799 images covering an effective surface area of 8.2 km2 of riverbank habitat. The images taken from the UAV could differentiate between gharial and muggers. A total count of 33 gharials and 31 muggers with observed density (per square kilometre) of 4.64 and 4.0 for gharial and mugger, respectively. Comparison of count data between one-time UAV and multiple conventional visual encounter rate surveys’ data showed no significant difference in the mean. Basking season and turbidity were important factors for monitoring crocodiles along the riverbank habitat. Efficacy of monitoring crocodiles by UAV at the given altitude can be replicated in high-priority areas with lower operating cost and acquisition of high-resolution data.
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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) | 0,001 | 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 ».