Field tests of small autonomous recording units: an evaluation of in-person versus automated point counts and a comparison of recording quality
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of small autonomous recorders makes it easier than ever to sample terrestrial acoustic animals and soundscapes. I conducted a comparison of four small recorders to evaluate their performance in a field setting: Wildlife Acoustics Song Meter Mini; Wildlife Acoustics Song Meter Micro; Open Acoustics Audiomoth; and Cornell SwiftOne. I address two questions: (1) How do in-person point counts compare to recorder-based point counts using these small autonomous recorders? (2) How does the quality of the recordings compare across these small autonomous recorders? To evaluate the performance of the recorders in point counts, I conducted in-person and recording-based point counts at ten locations. Each of the recorders performed similarly well at point counts, producing comparable estimates of species richness, although all of the autonomous recorders under-estimated species richness. To evaluate recording quality, I conducted a sound transmission test, broadcasting and re-recording sounds. Recorders varied in their frequency response above 12 kHz, but showed only subtle differences in the frequency response at frequencies below 12 kHz. I conclude that each of these types of small recorders provide bioacousticians with useful tools for conducting point counts, and for passive monitoring of animal sounds, with only subtle differences across the investigated models.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».