An AI‐based platform to investigate African large carnivore dispersal and demography across broad landscapes: A case study and future directions using African wild dogs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding dispersal patterns and demographic processes is crucial for the development of evidence‐based conservation practices. Obtaining such information relies on the ability to identify and track individuals across spatial and temporal scales relevant to the life‐history events under investigation. This knowledge can be achieved by combining photographic and sighting data collected by various sources with a high accuracy automated individual identification platform. Here, we present the African Carnivore Wildbook (ACW), an AI‐based graphical user interface tool capable of identifying individuals of several African carnivore species and specifically developed to accommodate the above outlined needs. We showcase the ACW functionality using the endangered African wild dog as an example. Pictures collected over an area >56,000 km 2 and submitted to ACW allowed inferences on movement patterns and dispersal at regional and international scales; for instance, transboundary dispersal events >200 km were documented. ACW furthermore enabled monitoring some individuals for >4 years; such information is invaluable for reliable survival analyses. We discuss how the ACW can contribute to data collection at appropriate spatial and temporal scales to support population monitoring, scientific research and management of African wild dogs and other apex carnivores and to the conservation of these charismatic species.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».