Miniaturization eliminates detectable impacts of drones on bat activity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Advances in operational simplicity and cost efficiency have promoted the rapid integration of unoccupied aerial vehicles (UAVs) into ecological research, yet UAVs often disturb wildlife, potentially biasing measurements. Studies of UAV effects on wildlife to date have focused on UAV trajectory or distance; however, UAV size and noise could be critical variables influencing wildlife responses. Bats are cryptic aerial species that are difficult to survey using conventional means, and so we tested the effectiveness of drone‐based acoustic surveys for bats. We recorded the number of acoustic bat detections with and without a UAV present. We used three small, commercial rotary UAVs varying in size and noise intensity (249, 907, 1,380 g). Larger and louder UAVs deterred significantly more bats, with no effect of take‐off distance on bat activity. The smallest and quietest UAV model had a similar change in bat activity compared with control measurements. Drone noise increased with drone size, but all drones emitted in a similar range of frequencies that overlapped with the larger bat species that were also those most impacted by the UAV. During the 5‐minute surveys, there was no evidence of bat habituation to UAVs although bats returned quickly once the UAV survey ended. We urge wildlife researchers to consider drone size during wildlife surveys. Smaller and quieter models have negligible impacts on wildlife, eliminating the impact of drones on wildlife in some cases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».