Tracking movement in overwintering songbirds: An RFID approach
Notice bibliographique
Résumé
Globally, habitat loss and changes in land use are causing an increase in habitat fragmentation, which can negatively impact some songbird species. Urbanization in particular can create highly fragmented habitats with landscape corridors that vary greatly in their propensity to be crossed. In the study of animal movement, there are several factors that limit the quantity and quality of data that can be collected on individuals. In birds, movements occur quickly and often high in trees or in heavy brush, making detailed observations of the movements of known, colourbanded, individuals challenging. I utilized a Wi-Fi enabled radio-frequency identification (RFID) bird-feeder system in order to passively and autonomously track movement events of banded permanent resident songbirds (i.e., House Finches, Song Sparrows, Dark-eyed Juncos, and Mountain Chickadees) in the area of Kamloops, BC, Canada. I tracked banded and RFID tagged songbirds over a 63 day period from 1 January 2016 to 3 March 2016, recording 21732 visitation events by 28 individuals. From these visitation events I determine 817 movements by House Finches (n = 23 individuals), 176 movements by Mountain Chickadees (n = 2 individuals), and 15 movements by individuals of other songbird species. I then used ArcGIS to create resistance landscapes to ask whether movement patterns were best predicted by the “resistance” characteristic of the habitat between feeder locations or by straight-line distance. The movement patterns exhibited by tagged birds were not predicted by any of straight-line distance, least-cost distance, straight-line pathway resistance, or least-cost pathway resistance. However, feeders with a higher proportion of shrubs and trees were visited marginally more frequently. I also found that females traveled between feeders more frequently than males.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».