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Enregistrement W4392936192 · doi:10.1139/dsa-2023-0121

Using drones to measure the status of cavity-nesting raptors

2024· article· en· W4392936192 sur OpenAlex
David M. Bird, Christina Petalas, Paul Pace, Kyle H. Elliott

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueDrone Systems and Applications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensCarleton UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDroneNesting (process)Measure (data warehouse)GeographyComputer scienceEngineeringBiologyMechanical engineeringData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many wildlife species, including hole-nesting raptors, occupy cavities that are challenging or unsafe for observers to examine. We conducted field tests using an inexpensive, off-the-shelf camera attached to an affordable commercial drone to assess the reproductive success of American kestrels ( Falco sparverius), a small, cavity-nesting raptor. Specifically, we developed a system that consisted of (1) a wireless mini camera transmitting images to an observer’s phone and (2) a Mini-Mavic 2 drone controlled through direct line-of-sight piloting. Following successful preliminary flights involving chicken eggs and other inanimate objects, we field-tested the system in two kestrel nest boxes in the wild. The system accurately recorded the contents of all nest boxes during the trials, provided the wind speed remained below approximately 2.5 m/s (5 knots). However, wind speeds at this level were observed only 40% of the days in our study area during kestrel breeding, which limited the surveying opportunities. Our system offers a promising method for surveying wildlife inhabiting inaccessible cavities.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,262

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,227 · 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