Inferring bird communities on remote freshwater lakes through time-lapse imagery
Notice bibliographique
Résumé
Assessing bird diversity and associated ecological patterns in remote freshwater lakes presents challenges that require innovative approaches. Here, we evaluated the utility of time-lapse images from camera traps for this purpose using two lakes in Haida Gwaii, British Columbia, Canada. We consider four key factors: (1) manual versus automated image processing, (2) data validation through in-person observations, (3) the ability of time-lapse data to capture known ecological patterns, and (4) variation in sampling effort. We find that (1) MegaDetector, a common AI approach, is not effective at detecting birds from time-lapse images—necessitating manual screening, (2) relative bird abundances were correlated between time-lapse and in-person observer data, (3) time-lapse data capture previously documented ecological variation in space and time, and (4) sampling effort per camera trap can be, under certain scenarios, scaled down, but camera trap position and time-lapse frequency greatly influence bird detectability. Our research builds on the few previous studies that use time-lapse imagery to detect birds, and our work is the first to focus on detecting ecological patterns on freshwater lakes in remote landscapes. Camera trap technologies can shed light on avifauna in remote freshwater lakes, but additional developments are needed to maximize utility of such applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».