Introducción: Una manifestación de los impactos ambientales provocados por la urbanización es la contaminación acústica, relacionada con la presencia de niveles sonoros no deseados provocados por actividades humanas. Estos afectan a la vida silvestre con incomodidad, estrés y otros efectos dañinos, e incluso pueden incluir daño físico. Objetivo: Analizar el ruido presente en áreas verdes periurbanas y urbanas adyacentes a la microcuenca del río Bermúdez, en Heredia, Costa Rica. Métodos: Instalamos equipos de grabación automatizados Audiomoth en seis sitios de muestreo a lo largo de la microcuenca. Se establecieron tres sitios de estudio en el área periurbana y tres en el área urbana. Los dispositivos se programaron para registrar 1 minuto cada 10 minutos durante 24 horas durante 6 días continuos, dos veces por sitio. El índice de ruido (SPL1) se utilizó para evaluar los sonidos grabados a través de medidas de presión sonora. Resultados: Los niveles de ruido promedio en el área urbana fueron significativamente más altos que en el área periurbana (V=3 383 238, p<0,001). Encontramos diferencias significativas en los seis sitios de muestreo (F = 3 773,65, p<0,001). Los niveles de ruido fueron diferentes tanto de día como de noche (F= 5 578,21, p<0,001 y F= 1 472,09, p<0,001, respectivamente). Conclusiones: Los niveles de ruido más altos se dan en áreas con mayor incidencia antrópica, básicamente de urbanización, industria, construcción y transporte, con potencial de afectar la vida silvestre local
The Burrowing Owl (Athene cunicularia) is considered a vagrant as well as a migratory species in Central America with very few reports in Honduras, El Salvador, Guatemala, Panama, Nicaragua, and Costa Rica. On 28 November 2020 we observed an individual Burrowing Owl at La Ceiba, Orotina, Alajuela province, Costa Rica. This was an unusual record for the country, and is of importance as there have been no confirmed records of the species in Costa Rica for 120 years. This sighting also emphasizes the importance of the area as a suitable habitat for migratory and resident birds, so its conservation and proper management is essential to preserve biodiversity.
Se han propuesto muchos algoritmos de detección de audio para monitorear aves usando sus vocalizaciones. Entre estos algoritmos, las técnicas basadas en el aprendizaje profundo han tomado la delantera en términos de rendimiento a gran escala. Sin embargo, usualmente se requiere de mucho trabajo manual para etiquetar correctamente las vocalizaciones de aves en grandes conjuntos de datos. Una forma de abordar esta limitación es usar el marco de trabajo de aprendizaje de instancias múltiples (MIL), que modela cada grabación como una bolsa de instancias, es decir, una colección de segmentos de audio que se asocia con una etiqueta positiva si un pájaro está presente en la grabación. En este trabajo, modificamos una red profunda MIL propuesta previamente, para predecir la presencia o ausencia de aves en grabaciones de campo de un minuto. Exploramos el comportamiento y el rendimiento de la red cuando utilizamos un número diferente de coeficientes cepstrales de frecuencia de mel (MFCC) para representar las grabaciones. La mejor configuración encontrada logró un valor F de 0.77 sobre el conjunto de datos de validación.
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