Using the Blanding's Turtle (Emydoidea blandingii) plastron as a 'fingerprint': photo identification of an endangered species
Notice bibliographique
Résumé
The ability to uniquely identify individuals is critical to estimating and monitoring trends in population sizes, one of the key metrics used to evaluate a species’ conservation status and success of mitigation strategies. For freshwater turtles, shell notching and/or passive integrated transponder (PIT) tags are commonly used to mark individuals. However, because notch codes and PIT tags can be lost over time and require more invasive procedures, we explored if photographs offer an effective method to reliably identify individuals. The Blanding’s turtle (Emydoidea blandingii) is a globally endangered species with distinct black and yellow markings on its plastron. We used the I3 S Pattern software with custom parameters to classify patterns on Blanding’s turtle plastrons and to identify individuals. We analyzed 826 plastron images from 707 individual Blanding’s turtles taken between 1998 and 2019 from 12 study areas distributed throughout their Canadian range. When plastron photos were pooled across the sampled range (i.e., all study areas), there was an 84% probability of correctly identifying an individual turtle within the top 3 suggested matches, whereas when identifying Blanding’s turtles within a specific study area, identification accuracy was 82% in Central Ontario and 97% in Nova Scotia. Individual identification from plastron markings did not work well in areas where iron staining obscured the plastron pattern or for hatchlings and juveniles whose patterns changed over time. For example, the only misclassification in the Nova Scotia study area was for a turtle with photos through various life stages. In areas without iron staining, plastron photo identification offers a cost-effective, non-invasive method to identify individual adult Blanding’s turtles to support population monitoring and community science initiatives, and has the potential to assist with range-wide coordination to counteract illegal wildlife trade.
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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 | 0,001 | 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) | 0,093 | 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 ».