A Simulation Model of the Detection Patterns of Birds Using Marine Radars
Notice bibliographique
Résumé
Many bird radar studies provide estimates of the number of birds flying past a given area, but very few of these actually estimate detectability.One of the challenges in radar ornithology is estimating the probability of detection of flying targets with altitude and distance.I estimated the detection patterns associated with three marine radars by using a combination of field trials and simulation modelling, and estimated the probabilities of correctly and incorrectly detecting birds in relation to altitude.Field trials were conducted between December 18 th 2015 and January 08 th 2016 in Russell, Ontario, using radars to detect an aluminum sphere suspended below weather balloons.The results indicate considerable variation in power among radar units.The nominal beam width (+/-3dB) was 4 degrees and effective beam width as measured by the blip size was 7 degrees.Models of beam shape and return echo strength from these trials were implemented into a simulation model.The results indicate detectability varies with altitude, with few birds detected in the lower altitude bands relative to the highest.Many simulated birds were classified as two different birds when crossing the beam twice.The algorithm to remove background clutter was only partially successful, as there were many false detections, especially in the lowest altitude bands near the radar.Future bird radar studies should include data on detection probabilities, using the approaches described here or other comparable approaches.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».