Detection range of songbirds using a stopover site by automated radio‐telemetry
Notice bibliographique
Résumé
A major uncertainty in automated radio-telemetry studies of small birds is the detection range of receiving antennas. We compared simultaneous daytime detections (± 30 s) by automated and manual radio-telemetry to assess detection probability and the proportion of transmissions detected for birds on migratory stopover as a function of distance, foraging guild (Black-throated Blue Warblers, Setophaga caerulescens, and Yellow-rumped Warblers, Dendroica coronata coronata, represented mid-canopy foliage gleaners and White-throated Sparrows, Zonotrichia albicollis, represented a ground forager), habitat type, meteorological variables, tower antenna number (1–4), and the position of a bird relative to the receiving antenna's bearing (offset angle). Our study was conducted at a migratory stopover site in southern Ontario, Canada. Most detections were in dense to sparse forest, and all individuals were within 1.03 km of the automated receiving station. Daily detection probability was near 100% for both foraging guilds. However, within 30 s before and after a manual radio-telemetry location was made, detection probability and the proportion of transmissions detected by automated radio-telemetry declined with distance, was higher for warblers than sparrows, and was lowest for 90° offset angles. Our results suggest that when research goals do not require detections with high temporal frequency, e.g., estimation of departure date or daily departure probability, our study design had an effective detection range of at least 1 km. However, where temporal precision is required, e.g., to investigate movements and changes in activity levels during stopover, detection range was ~300 m for ground-foraging sparrows and 600 m for mid-canopy foraging warblers, which is much lower than the presumed detection range of antennas under optimal conditions (15 km). This corresponds to a spatial area of coverage for forest-dwelling birds of ~0.3–1.1 km2. Our results suggest that to optimally configure an automated radio-telemetry array at the regional scale, investigators should carefully consider detection range and its underlying covariates, including species type, the habitat matrix, and the orientation of antennas relative to preferred habitat.
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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 | 0,001 |
| 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 ».