Plastron color patterns allow for individual photo-identification in two different chelonian species
Notice bibliographique
Résumé
Natural marks have increasingly been used as a tool for individual identification in capture–mark–recapture techniques. Photo-identification is a noninvasive alternative to traditional marking techniques, allowing individual recognition of species through time and space. We tested the APHIS (Automatic Photo Identification Suite) software as a software capable of identifying individuals of Hermann’s Tortoise ( Testudo hermanni Gmelin, 1789) and European Pond Turtle ( Emys orbicularis (Linneaus, 1758)) in different populations during capture–release sessions in the field based on plastron color patterns, since they can be used as natural marks for identification. For this individual identification, spot pattern matching (SPM) and image template matching (ITM) procedures were tested, achieving 100% success of individuals recognized in both procedures and visually verified by comparing the images. However, the ITM procedure was more efficient at recognizing recaptures than SPM because ITM allowed faster recapture verification, since most of the matches were directly placed in the first position on the candidate list. Previous studies used photo-identification on freshwater or sea turtles but never with terrestrial tortoise species. Consequently, it was corroborated that APHIS is a competent and efficient software considering photo-identification of T. hermanni and E. orbicularis, and that it can be applied to close species with similar and unique individual color patterns in their plastron.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».