Augmentation of Two Identification Methods for Bats
Notice bibliographique
Résumé
All marking methods for identifying bats (order Chiropteran) have practical limitations, with no one method being superior to others. To address these limitations, we proposed and tested the use of two prospective identification methods p-Chip microtransponder tags and the use of collagen-elastin (CE) bundle patterns as a biomarker in a captive colony of big brown bats (Eptesicus fuscus). For p-Chips, we assessed (1) animal handling time, (2) scan time, (3) number of wand flashes, (4) p-Chip visibility, (5) readability, and (6) the bat’s overall condition for two locations: all bats had p-Chips implanted in the wing (n = 30) and some of these bats also had p-Chips implanted in their leg (n = 13). For both locations, average scan times increased over time whereas the number of wand flashes decreased, suggesting p-Chip recording efficacy improves with user experience. The visibility and readability of p-Chips was consistently better for tags injected in the wing compared the leg, emphasizing the wing as the preferred implantation site. A second proposed identification method extends upon the use of manual, visual inspection (Amelon et al. 2017) to examine whether pattern-recognition software can accurately detect and identify individual bats using the pattern of collagen and elastin bundles in the wing. We tested the effectiveness of HotSpotter© to identify adult (n = 24 bats; n = 192 photos) and juvenile (n = 34 pups; n = 136 photos) E. fuscus by comparing photos of the wing membrane illuminated by ultraviolet light. We then assessed similarity scores between adults and juveniles separately and quantified the occurrence of correct and incorrect matches. For images of adult bats, 60% of comparisons resulted in a correctly matched top-ranked image (i.e. an image of the same bat was most similar), whereas 27% of comparisons had a correct top-ranked image for wing membrane photos of juvenile bats. The success rate of obtaining a correct match could be increased by including a larger subset of top-ranked images when selecting possible correct matches. Altogether, these results suggest that p-Chip tags and potentially the use of HotSpotter pattern recognition software are suitable methods for identifying captive E. fuscus and may be viable for use in the field and in other bat species.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».