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Enregistrement W7155003366 · doi:10.5281/zenodo.19668894

Monitoring bats

2017· book-chapter· W7155003366 sur OpenAlexaboutno aff
Martin R. Perrow

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2017
Typebook-chapter
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerTurbineBioacousticsSuiteComplement (music)Human echolocation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(Uploaded by Plazi for the Bat Literature Project) Quantifying the risk of wind turbines on bats is challenging, but may assist decision makers when siting and operating wind farms or specific turbines. Research conducted before the construction of the wind farm (pre-construction) and after operations have commenced (post-construction) is used to predict risk and quantify the impact of wind turbines on bats, respectively. Several of the tools, such as acoustic detectors, can be used in either pre- or post-construction studies, whereas carcass searching is only possible after the wind farm is operational. In some cases only one method may be appropriate, but often a suite of tools, such as acoustic surveys combined with mist-netting, is necessary. Several agencies have produced guidelines to inform stakeholders on the appropriate methods to use for pre- and post-construction studies. The method or methods used will depend on the objectives and logistical constraints of the study. For example, acoustic monitoring is a relatively cost-effective method of assessing the activity patterns of bats in relation to season and weather conditions, but capturing bats allows for species identification, tissue samples and potentially radio-tagging individuals to locate roosts. New technologies advance our understanding of bat and wind turbine interactions and complement existing methods. Historically, acoustic surveys and carcass searches have been used in combination to assess potential risk, estimate fatality, and relate activity and fatality to nightly weather patterns. However, it was not until the application of infrared imaging cameras that observing bat and wind turbine interactions became possible. Video imaging of bat behaviour, combined with weather and turbine operations data, can provide additional information on the specific timing and conditions when interactions or fatalities occur that is not available with traditional methods. This chapter summarises the benefits and limitations of the common and emerging methods used in the USA, Canada and Europe.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3120,169

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,165 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Résumé présentoui

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