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Datos de investigación

Wasp entry and exit from the nest recorded by automatic detection

Autores: Martinez Von Ellrichshausen, Andres SantiagoIcon ; Masciocchi, MaitéIcon
Publicador: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Fecha de depósito: 22/03/2024
Fecha de creación: 17/03/2023-10/06/2023
Clasificación temática:
Ecología

Resumen

1.We describe the development and validation of an autonomous monitoring station that identifies and records the movement of social insects into and out of the colony. 2.The hardware consists of an illuminated channel and a fixed camera to capture the wasps' activities. An ad-hoc post-processing software was developed to identify the direction of movement and caste of the recorded individuals. 3.Validation results indicate that the model can recognize the direction of movement of wasps and identifying workers and drones with higher accuracy than gynes. Further development of the software and hardware should enable higher levels of accuracy. 4.This innovative tool holds immense potential for advancing ecological and behavioural research by providing researchers with rapid and easily accessible data. 5.Understanding the activity patterns of individual wasps within the colony can yield valuable insights into factors influencing their growth, foraging patterns, and the behaviour of reproductive individuals. Ultimately, this information can be incorporated into effective management plans for controlling harmful social insect populations in both ecological and productive systems.

Métodos

1.We describe the development and validation of an autonomous monitoring station that identifies and records the movement of social insects into and out of the colony. 2.The hardware consists of an illuminated channel and a fixed camera to capture the wasps' activities. An ad-hoc post-processing software was developed to identify the direction of movement and caste of the recorded individuals. 3.Validation results indicate that the model can recognize the direction of movement of wasps and identifying workers and drones with higher accuracy than gynes. Further development of the software and hardware should enable higher levels of accuracy. 4.This innovative tool holds immense potential for advancing ecological and behavioural research by providing researchers with rapid and easily accessible data. 5.Understanding the activity patterns of individual wasps within the colony can yield valuable insights into factors influencing their growth, foraging patterns, and the behaviour of reproductive individuals. Ultimately, this information can be incorporated into effective management plans for controlling harmful social insect populations in both ecological and productive systems.
Palabras clave: monitoreo, avispa social, plaga, machine learning
Alcance geográfico
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Alcance geográfico

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Identificador del recurso
URI: http://hdl.handle.net/11336/231233
Colecciones
Datos de Investigación (IFAB)
Datos de Investigación de INSTITUTO DE INVESTIGACIONES FORESTALES Y AGROPECUARIAS BARILOCHE
Citación
Martinez Von Ellrichshausen, Andres Santiago; Masciocchi, Maité; (2024): Wasp entry and exit from the nest recorded by automatic detection. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. (dataset). http://hdl.handle.net/11336/231233
Condiciones de uso
Las buenas prácticas científicas esperan que se otorgue el crédito adecuado mediante una citación. Utilice un formato de citación y aplique estas normas de reutilización.
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Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
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