Technological advancements: a global review of the use of camera technology in wildlife research
Notice bibliographique
Résumé
Cameras have become widely used tools in wildlife research, providing new insights into the behavior, population dynamics, and habitat preference of species across a wide range of taxa. In this study, we conducted a systematic literature review to explore the use of camera technology, both still and video, in wildlife research over time. We analyzed 2472 peer-reviewed articles published between 2010 and 2023 from around the world that incorporated cameras into wildlife studies. Our review reveals a sharp increase in the number of English-language publications using cameras after 2018, which may be attributed in part to the increasing availability of drones and to the development of machine-learning algorithms for processing large datasets. Mammals (75%) and birds (19%) were the most studied organisms, and camera traps were the most used camera device type. Research topics were equally divided between behavioral studies, population dynamics, and species presence/absence monitoring. Despite the global spread of studies using camera technologies, geographic gaps remain, particularly in central Asia, northern Africa, and Greenland. Our findings highlight the increasing role of camera technology in studying wildlife. However, despite these technological advancements, we suggest that it is essential not to lose the direct connection with nature and the species being studied. We emphasize that time in the field remains important for ecologists to gain a deeper understanding of ecological processes and to foster a meaningful connection to the research.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».