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Enregistrement W2927679258 · doi:10.1111/jofo.12291

Detection range of songbirds using a stopover site by automated radio‐telemetry

2019· article· en· W2927679258 sur OpenAlexafffundabout
Tara L. Crewe, Jessica E. Deakin, Andrew T. Beauchamp, Yolanda E. Morbey

Notice bibliographique

RevueJournal of Field Ornithology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensBirds CanadaWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Foundation for InnovationBird Studies Canada
Mots-clésTelemetryForagingHome rangeHabitatRange (aeronautics)EcologyGeographyCanopyEnvironmental scienceFisheryBiologyComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. Rango de detección de aves cantoras mediante radio-telemetría automatizada, usando un sitio de parada Una gran incertidumbre en los estudios automatizados de radio-telemetría en aves pequeñas es el rango de detección de las antenas receptoras. Comparamos las detecciones diurnas simultáneas (± 30 seg.) mediante radio-telemetría manual y automatizada para evaluar la probabilidad de detección y la proporción de transmisiones detectadas de aves en escala migratoria en función de la distancia, el gremio de alimentación (Setophaga caerulescens, Dendroica coronata coronata, representando a las espigadoras del follaje del dosel medio y Zonotrichia albicollis, representó un buscador de alimento del suelo), tipo de hábitat, variables meteorológicas, número de antenas de la torre (1–4) y la posición de un ave en relación con el soporte de la antena receptora (ángulo de desplazamiento). Nuestro estudio se realizó en un sitio de parada migratoria en el sur de Ontario, Canadá. La mayoría de las detecciones se realizaron en bosques densos a dispersos, y todas las personas se encontraban a menos de 1.03 km de la estación receptora automática. La probabilidad de detección diaria fue cercana al 100% para ambos gremios de forrajeo. Sin embargo, dentro de los 30 segundos anteriores y posteriores a la ubicación de la radio-telemetría manual, la probabilidad de detección y la proporción de las transmisiones detectadas por la radio-telemetría automatizada disminuyeron con la distancia, fue mayor para las reinitas que para los gorriones y fue más baja para los ángulos de desplazamiento de 90°. Nuestros resultados sugieren que cuando los objetivos de la investigación no requieren detecciones con alta frecuencia temporal, por ejemplo, la estimación de la fecha de salida o la probabilidad de salida diaria, el diseño de nuestro estudio tuvo un rango de detección efectivo de al menos 1 km. Sin embargo, cuando se requiere precisión temporal, por ejemplo, para investigar los movimientos y cambios en los niveles de actividad durante la parada, el rango de detección fue de ~300 m para los gorriones que buscan alimento en el suelo y 600 m para las reinitas que buscan alimento en el dosel medio, que es mucho más bajo que la detección estimada de las antenas en condiciones óptimas (15 km). Esto corresponde a un área espacial de cobertura para aves que habitan en el bosque de ~0.3 a 1.1 km2. Nuestros resultados sugieren que, para configurar de manera óptima un conjunto automatizado de radio-telemetría a escala regional, los investigadores deben considerar cuidadosamente el rango de detección y sus covariables subyacentes, incluido el tipo de especie, la matriz del hábitat y la orientación de las antenas en relación con el hábitat preferido

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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