A new scoring system for use in capture–recapture studies for bowhead whales photographed with drones
Notice bibliographique
Résumé
Effective management of animal populations requires knowledge of life history parameters and estimates of population abundance. One method commonly used to estimate abundance is capture–recapture analyses of photographs. Small, relatively inexpensive, rotary-wing drones have become an effective platform for obtaining high-quality aerial photographs of whales. To conduct capture–recapture analyses the animal needs to be defined as marked or unmarked and the photographs must be of high quality. While a system for scoring quality and markedness has previously been developed for bowhead whales (Balaena mysticetus Linnaeus, 1758) ( Rugh et al. 1998 . Rep. int. Whal. Commn. 48: 501–512), a revised scoring system was needed to incorporate increased information in photographs taken by drones. We present a revised scoring system that enlarges two of the previously defined areas of the whale examined for markings and incorporates smaller markings into the definition of marked whales. We scored 30 whales using the previous criteria and the revised criteria developed in this paper. More whales were identified as marked (23%) and mark scores were higher for 30% of the zones scored using the new system. Increasing the number of marked whales during capture–recapture studies increases the precision of estimated parameters and permits us to make those estimates with smaller samples of photographs.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».