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Enregistrement W2977097847 · doi:10.1111/ibi.12785

Using microphone arrays to investigate microhabitat selection by declining breeding birds

2019· article· en· W2977097847 sur OpenAlexafffundabout
Jeffrey P. Ethier, David R. Wilson

Notice bibliographique

RevueIbis · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of Newfoundland
Mots-clésWarblerSelection (genetic algorithm)BorealBiologyEcologyPopulationCapeTaigaSeasonal breederHabitatGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the microhabitat preferences of animals can help managers to develop better conservation and recovery strategies but this is challenging. Traditional methods are limited by cost, accuracy and human resources. In this study, we investigated avian microhabitat preferences using microphone arrays that are capable of accurately locating vocalizing birds. Our objective was to identify the microhabitat associations of two common species in steep population decline, the Boreal Chickadee Poecile hudsonicus and the Cape May Warbler Setophaga tigrina . We deployed 68 eight‐channel arrays at random locations in Labrador, Canada, during the 2016 avian breeding season. We returned in 2017 to the 18 array locations where the target species had been detected the previous year and characterized the microhabitat at the exact locations where they had been detected. We also characterized the microhabitat at randomly determined control locations. Results show that Boreal Chickadees select trees with greater diameter‐at‐breast‐height that are surrounded by greater stem density. We did not find evidence that Cape May Warblers exhibit microhabitat selection during song production. The study shows that microphone arrays are an effective tool for identifying preferred microhabitat that could be incorporated into future conservation or recovery strategies.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,452

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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,271 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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