Xeno-canto

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку
Xeno-canto
Дата створення / заснування 2005
Головний предмет твору птахи і громадянська наука
Мова твору або назви англійська
Кількість підписників у соціальних мережах 4919
Офіційний сайт
CMNS: Xeno-canto у Вікісховищі

Xeno-canto — науковий проєкт, сховище, в яке волонтери завантажують та анотують записи співів та звукових сигналів птахів. З часу створення у 2005 році ресурс зібрав понад 575 000 звукозаписів близько 10 000 видів птахів у всьому світі і став однією з найбільших колекцій звуків птахів у світі.[1] Усі записи публікуються за однією з ліцензій Creative Commons[2] включаючи деякі з відкритими ліцензіями. Кожен запис на вебсайті супроводжується спектрограмою та даними про місцезнаходження на карті з географічними варіаціями.

Дані з сайті використані в багатьох (декількох тисячах) наукових працях.[3][4][5][6]

Сайт Xeno-canto було запущено 30 травня 2005 року Бобом Планке, математичним біологом з Університету Амстердаму, та фізиком Віллемом-П'єром Веллінгом.[7] Xeno-canto перекладається як «дивний звук». На момент запуску сайт містив записи лише близько 160 видів і спершу мав на меті збирати записи птахів з Центральної та Південної Америки.[1]

Згодом, сайт став глобальним, розширивши своє охоплення до Північної Америки, Африки та Азії, і, нарешті, до Європи та Австралазії.

Примітки[ред. | ред. код]

  1. а б About Xeno Canto. xeno-canto. Архів оригіналу за 27 червня 2021. Процитовано 16 квітня 2019.
  2. Terms of Use. xeno-canto. Архів оригіналу за 22 лютого 2014. Процитовано 7 січня 2013.
  3. Brumm, H.; Naguib, M. (2009), Environmental acoustics and the evolution of bird song, Advances in the Study of Behavior, 40: 1—33, doi:10.1016/S0065-3454(09)40001-9
  4. Weir, J.T.; Wheatcroft, D. (2011), A latitudinal gradient in rates of evolution of avian syllable diversity and song length, Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 278 (1712): 1713—1720, doi:10.1098/rspb.2010.2037, PMC 3081773, PMID 21068034
  5. Stowell, D.F.; Plumbley, M. D. (2014), Automatic large-scale classification of bird sounds is strongly improved by unsupervised feature learning, PeerJ, 2: e488, arXiv:1405.6524, Bibcode:2014arXiv1405.6524S, doi:10.7717/peerj.488, PMC 4106198, PMID 25083350{{citation}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  6. Stowell, D.F.; Musevic,S.; Bonada,J.; Plumbley, M. D. (2013), Improved multiple birdsong tracking with distribution derivative method and Markov renewal process clustering, 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing: 468—472, arXiv:1302.3462, Bibcode:2013arXiv1302.3462S, doi:10.1109/ICASSP.2013.6637691, ISBN 978-1-4799-0356-6
  7. Science | The Guardian. the Guardian (англ.). Процитовано 15 березня 2021.

Посилання[ред. | ред. код]