Elucidating the Distribution of a Non-Native Katydid in Alberta Using Bioacoustics
Notice bibliographique
Résumé
Accumulating evidence has shown that climate change is causing shifts in species distributions. Several Orthoptera (grasshoppers, crickets, and katydids) species have been shifting their ranges in response to rising annual temperatures. Bioacoustics is a useful tool for monitoring this shift in populations distributions because Orthoptera produce audible vocalizations and can be captured by recording devices. Recently, Roeseliana roeselii, a species of Orthoptera native to Europe, was discovered near Edmonton, Alberta, outside of its naturalized range in eastern North America. This discovery presents a unique opportunity to elucidate the provincial distribution of R. roeselii by using bioacoustics software. In this project, I used automated audio recognition software to sort through province-wide field recordings from the Alberta Biodiversity Monitoring Institute (ABMI) to evaluate the feasibility of using bioacoustics for R. roeselii in Alberta and report any new records or observations. Using field and lab collected recordings of R. roeselii, an algorithm is created to sort through over 10,000 hours of audio. In all these recordings I was unable to detect R. roeselii calls in the ABMI recording data despite finding multiple populations through field sampling. This project lays the groundwork to better understand R. roeselii’s distribution in North America and comments on the possibility for using automated acoustics for other Orthoptera species in North America. Presented in absentia on April 27, 2020 at Student Research Day at MacEwan University in Edmonton, Alberta. (Conference cancelled) Faculty Mentor: Kevin Judge Department: Biological Sciences
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».