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Enregistrement W4392793149 · doi:10.1139/dsa-2023-0124

An assessment of survey techniques using unmanned aerial vehicles to monitor Nile crocodiles (<i>Crocodylus niloticus</i>)

2024· article· en· W4392793149 sur OpenAlexvenueno aff
Debbie Jewitt, Rickert Van Der Westhuisen, Adrian J. Armstrong

Notice bibliographique

RevueDrone Systems and Applications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Evolutionary Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrocodylusCrocodileFisheryGeographyWildlifePopulationAerial surveyForestryEcologyCartographyBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monitored populations of the Nile crocodile Crocodylus niloticus at the southern end of its distribution, in the KwaZulu-Natal province of South Africa, are largely in decline. Trophy hunting of wild Nile crocodiles is only permitted at Pongolapoort Dam in the province, and monitoring of this population is required to enable the setting of annual hunting quotas. The aims of this study were to determine the feasibility of using drones to count and measure Nile crocodiles in the inlet to the dam and evaluate the utility of photomosaics, individual photographs, and videos for this purpose. A total of 16.5 km of shoreline was surveyed and 183 sub-adult and adult crocodiles observed, averaging 10.74 crocodiles per kilometer. The use of drones was cost-effective compared to traditional survey methods even though a higher number of person hours were required for data collection and processing. We recommend that drones be used to acquire video footage, supplemented by photomosaics in areas where large aggregations of crocodiles occur, to regularly monitor this crocodile population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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