Analyzing geolocator data for birds that roost in cavities year-round
Bibliographic record
Abstract
The use of light-level geolocators for monitoring migration has been limited to non-cavity roosting species because light transitions for cavity-roosting species are obscured. Using Northern Flickers (Colaptes auratus), nocturnal cavity-roosting woodpeckers, as a model, I describe a method for analyzing geolocator data that initially adjusts light transitions to account for differences between the time of minimum light threshold and when a bird enters or exits a cavity. Using known locations from the breeding grounds, I assessed the precision of this adjustment method for estimating location by examining the associated error, the repeatability of the length of time individuals roosted in cavities, and by conducting a sensitivity analysis to assess uncertainty. Mean location error decreased from 1417 ± 277 km (SD) to 129 ± 194 km when sunrise and sunset times were adjusted and locations from >25 d were averaged. Sensitivity analysis showed that if an adjusted sunrise or sunset time was “incorrect” by 10 min, the error was 121–137 km from the actual location. This adjustment method significantly improved location estimates at known sites, suggesting that adjusting light transitions based off a calibration is a good initial step for determining location. However, to account for behavioral changes in entrance and emergence times, applying state-space Kalman filter models can further improve the accuracy of location estimates. The combination of adjusting transitions and applying a state-space Kalman filter thus allows location estimates to be obtained from cavity-roosting species using geolocator data. Un análisis de datos de geolocalizadores por aves que usan cavidades como dormideros todo el año El uso de geolocalizadores sensibles a la luz para el monitoreo de la migración se ha limitado a las especies que no usan cavidades como dormideros porque las transiciones de luz son oscurecidos en cavidades. Los pájaros carpinteros nocturnos, Colaptes auratus, usan cavidades como dormideros y fueron usados como modelo para describir un método para el análisis de datos de geolocalizadores que inicialmente se ajusta las transiciones de luz para dar cuenta de las diferencias entre el momento del umbral mínimo de luz y cuando un pájaro entra o sale de una cavidad. Usando lugares dentro las zonas de cría, evalué la precisión de este método de ajuste para la estimación de ubicación mediante el evaluación del error asociado, la repetibilidad del tiempo mientras pájaros usaron las cavidades como dormidero, y mediante la realización de un análisis de sensibilidad para evaluar la incertidumbre. La media de error de localización se redujo de 1417 ± 277 (SD) km a 129 ± 194 km cuando las horas de amanecer y atardecer se ajustaron y lugares > 25 días se promediaron. El análisis de sensibilidad mostró que cuando el tiempo ajustado de amanecer o atardecer era “incorrecto” por 10 minutos, el error fue 121–137 kilómetros desde la ubicación real. Este método de ajuste significativamente mejoró las estimaciones de localización en los sitios ya conocidos, lo que sugiere que el ajuste de las transiciones de luz a base de una calibración es un buen primer paso para determinar la ubicación actual. Sin embargo, para dar cuenta de los cambios de comportamiento que afectan las veces de entrada y aparición, aplicando modelos de filtro de Kalman pueden mejorar aún más la precisión de las estimaciones de la ubicación. La combinación de ajustar las transiciones y aplicar un filtro de Kalman por lo tanto permite estimaciones de localización que se obtengan a partir de especies en dormideros usando datos de geolocalizadores.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".