Seasonal changes in acoustic detection of forest birds
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous recording is commonly used to examine the structure of avian communities in a variety of landscapes. Many birds return to the breeding grounds in May yet acoustic surveys typically begin in June. In many species, singing activity declines through the breeding season and so detections may be lower later in the season. The aim of our study was to compare the species richness and the community composition measured early (mid-late May) and later (mid-late June) in the breeding season. We recorded the community of singing birds at 13 locations in York Region, Ontario, Canada woodlots over two days using autonomous recorders. We used spectrographic analysis to scan recordings and identify all vocalizing species. We found that species richness was significantly higher in early recordings compared to later recordings with detections of both migrants and residents displaying this trend. Most food and foraging guilds were also detected significantly less often later in the season. Despite changes in species richness, the proportion of the community represented by each foraging guild did not vary between early and late recordings. Our results suggest that acoustic recordings could be collected earlier in the breeding season, extending the survey period into May. If the primary goal of monitoring is to document species presence/absence then earlier recordings may be advantageous.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».