Two listeners detect slightly more birds than a single listener when interpreting acoustic recordings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acoustic recorders are increasingly important for monitoring bird populations and have potential to augment existing monitoring programs such as the North American Breeding Bird Survey (BBS). An advantage of acoustic recordings is that they can be reviewed multiple times by multiple experts, potentially yielding improved estimates of species abundance and community richness. Yet, few studies have examined how frequently successive listeners disagree on acoustic interpretations and how strongly estimates of species richness and abundance are altered when multiple experts review each recording. We assigned multiple expert listeners to interpret recordings at 690 BBS stops, and subsequently assigned second listeners to conduct a review of first listeners’ interpretations. We examined the extent to which listeners agreed with each other and quantified the effect of disagreements on resultant estimates of species occurrence, abundance, and stop-level richness. We also compared estimates from acoustic recordings to those obtained during simultaneous field surveys. Estimates were highly correlated for number of species per stop (r = 0.92) and detection probabilities of species (r = 0.97) based on first and second-listener data. Second listeners disagreed with ~9% of first listeners’ interpretations and added an average of ~15% additional species and 16% additional birds not reported by first listeners. Estimates based on acoustic recordings were also highly correlated with those obtained from field surveys, though listeners were unable to count flocks. A single expert reviewer can provide a reasonable approximation of the relative abundance and species composition of birds available for acoustic detection during BBSs. However, acoustic review by multiple listeners may still be important for species that are rare, difficult to identify, or of high conservation concern.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».