Accurate abundance estimation of cliff-breeding Bounty Island shags using drone-based 2D and 3D photogrammetry
Notice bibliographique
Résumé
Effective seabird management strategies rely on accurate population estimates, with previous methods typically employing ground counts of a target species. However, difficult and often inaccessible breeding habitats are now able to be explored due to recent technological advancements in Unoccupied Aerial Vehicles (UAVs). This study tested a novel approach by combining high-resolution orthomosaics and 3D models to provide population estimates of the remote cliff-breeding Bounty Island shag (Leucocarbo ranfurlyi) on the sub-Antarctic Bounty Islands in November 2022. Our results report 573 breeding pairs, estimating a total population of approximately 1733 birds, breeding on 13 of the 14 main islands. Given the topographical constraints of surveying the islands by boat, the most comparable assessment in 1978 shows a similar count of breeding pairs, proposing the Bounty Island shag population is stable. However, long-term monitoring and additional research surrounding foraging strategies is crucial for developing conservation efforts for one of the rarest and spatially restricted shag species in the world. Our study demonstrates a reproducible method for estimating elusive wildlife populations that can be used across species with wider applications.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».