Introducing TropiCam‐AI: A taxonomically flexible automated classifier of Neotropical arboreal mammals and birds from camera‐trap data

Abstract Rapid, accurate assessment of arboreal vertebrates in tropical forests remains a bottleneck for large‐scale biodiversity monitoring, due to the challenges and effort associated with traditional survey methods. To bridge this gap, arboreal camera‐trapping is emerging as a promising way to ob...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Andrea Zampetti, Luca Santini, Iago Ferreiro‐Arias, Laura Paltrinieri, Iván Ortiz, Brayan A. Cedeño‐Panchez, Christophe Baltzinger, Christopher Beirne, Mark T. Bowler, Pierre‐Michel Forget, Eric Guilbert, Yvonne J. M. Kemp, Carlos A. Peres, Andressa B. Scabin, Andrew Whitworth, Ana Benítez‐López
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	Wiley 2026-04-01
Seria:	Methods in Ecology and Evolution
Hasła przedmiotowe:	arboreal artificial intelligence camera‐traps canopy machine learning Neotropics
Dostęp online:	https://doi.org/10.1111/2041-210x.70213
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!