The prospects for the use of drone technology in the avian ecology research in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drone technology has been expanding very fast in forestry and wildlife management, mainly for studying land-use, resource inventory, and wildlife population. The aim of the paper was to explore the prospects for the use of drones for studying wild birds in the tropical country of Indonesia. An intensive comparative literature study was performed, and a trial of behavioral study on a waterbird species was conducted. Drones for studying wild birds have been intensively used in the United States-Canada, Europe, and Australia. Common research topics were population study (especially at the difficult-to-reach habitat such as in Alaska, vast wetlands), monitoring (mainly breeding stages) and habitat selection. Large-sized birds nesting at the open area were excellent research objects. In Indonesia, very few trial research has been conducted, with waterbirds as target. Trial field study on the milky stork breeding behavior suggested that small drones can be used successfully. Challenges in the tropics were mostly weather condition (i.e., strong wind and heavy rain). The prospects to use drone for avian research in Indonesia is promising, although so far only targeted the large birds having a visible open nests such as waterbirds and raptors. Further research is needed to include many other bird groups.
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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 | 0,010 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».