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Enregistrement W7026485198

Análisis de ocupación de aves nocturnas mediante el uso de herramientas bioacústicas en la reserva comunal de San Pablo Etla, Oaxaca

2017· dissertation· es· W7026485198 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2017
Typedissertation
Languees
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaHomogeneousMedium term
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"El monitoreo de fauna silvestre se puede entender como un proceso de colecta, análisis y sistematización de informaciones de una especie, población o comunidad animal en el tiempo, con el fin de observar cambios espaciales y temporales en su abundancia y distribución para entender su ecología así como conocer los factores que influyen positiva o negativamente sobre ellos (Mackenzie, 2005, De la Maza y Salas, 2013 y Genoy-Puerto y Martínez, 2016).\nCon referencia a lo anterior existe una gran variedad de técnicas para el monitoreo de fauna silvestre y una de ellas es la bioacústica, que es una ciencia multidisciplinaria que combina ramas de la biología y la acústica. Algunos de los campos dentro de esta ciencia exploran la emisión, propagación y recepción de sonidos producidos por especies animales, así como la relación entre las conductas vocales y el medio ambiente (Tubaro, 1999, Sueur et al., 2014).\nEl monitoreo acústico es una técnica eficaz y no invasiva, no se requiere capturar individuos para contar con la información biológica de interés, así mismo disminuye el esfuerzo humano en el monitoreo y puede ser aplicado a una gran variedad de especies (Becker et al., 2005; Bardeli et al., 2010 y\nDepraetere et al., 2012), el grado de detección es alto en comparación con otras técnicas, cuando las especies focales son raras, amenazadas o difíciles de observar (Vignau y Esteva 2009, Campos-Cerqueira y Aide. 2016).\nLa técnica también es conocida como Monitoreo Acústico Pasivo (PAM por sus siglas en inglés), puede ser empleada para colectar datos acústicos a grandes escalas espaciales y temporales proporcionando información a largo plazo sobre la distribución y variación en la dinámica de las comunidades animales (Van et al. 2009). Estos sistemas de grabación se pueden programar y tienen una alta capacidad de almacenamiento, principalmente en sitios difíciles de acceder como en zonas tropicales (Acevedo y Villanueva-Rivera, 2006 y Brandes, 2008). Los sistemas de grabación autónoma son herramientas efectivas para el monitoreo de la avifauna (Acevedo, Villanueva-Rivera, 2006).\n2\nEl uso de las herramientas bioacústicas (como es el caso del monitoreo acústico) es idóneo cuando se combina con herramientas analíticas adecuadas, por ejemplo, las grabaciones acústicas tienen buenos resultados con combinación con métodos como el de conteo por puntos (Celis-Murillo et al., 2012) y modelos de ocupación (Furnas y Callas 2015), específicamente la combinación del método de Bioacústica y los modelos de ocupación han sido empleados en estudios de población de animales a diferentes escalas espacio temporales, donde usan observaciones básicas de presencia/ausencia con el fin de perfeccionar la estimación de distribución de especies (Caycedo-Rosales et al., 2013; Furnas y Callas 2015; Kalan et al., 2015 y Campos-Cerqueira y Aide, 2016).\nEn seguida se mencionan algunos ejemplos realizados con la combinación de los dos métodos, Kalan et al. (2015) estudiaron y aplicaron ésta técnica a un grupo de primates buscando mejorar también las técnicas acústicas para este grupo, por otro lado Furnas y Callas (2015) usaron grabaciones autónomas y modelos de ocupación para el monitoreo de especie de aves a través de una región geográficas, otro estudio que combinaron estos métodos fue el de Campos-Cerqueira y Aide (2016) que trabajaron con especies de aves amenazadas para conocer la distribución de especies raras o difíciles de observar.\nEl presente reporte se deriva de la realización de estancia académica en el Laboratorio de Bioacústica y Ecología del Comportamiento (LABEC) que pertenece al Centro Interdisciplinario de Investigación para el Desarrollo Integral Regional Unidad Oaxaca, figura 1 (CIIDIR-Oaxaca)."

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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