Diferenciación del sexo del gorrión de Baird (Centronyx bairdii) por medio de redes neuronales artificiales y datos morfométricos

• Martin E. Pereda-Solís ^[1] ; Francisco García-Fernández ^[2] ; Daniel Sierra-Franco ^[1] ; José H. Martínez-Guerrero ^[1] ; Irene Ruvalcaba-Ortega ^[3] ; Erin Hennegan-Strasser ^[4]
  1. [1] Universidad Juárez del Estado de Durango

     Universidad Juárez del Estado de Durango

     México

     
  2. [2] Universidad Politécnica de Madrid

     Universidad Politécnica de Madrid

     Madrid, España

     
  3. [3] Universidad Autónoma de Nuevo León

     Universidad Autónoma de Nuevo León

     México

     
  4. [4] Bird Conservancy of the Rockies

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• Localización: Agrociencia, ISSN 2521-9766, ISSN-e 1405-3195, Vol. 54, Nº. 3, 2020, págs. 353-365
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Sex differentiation of the Baird sparrow (Centronyx bairdii) through artificial neural networks and morphometric data
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• Resumen
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    Las estimaciones indican que 148 especies de aves en Norteamérica enfrentan amenaza alta o severa, pues sus poblaciones están disminuyendo. El gorrión de Baird (Centronyx bairdii) es una de las especies con declive poblacional, presenta plumaje monomórfico y su sexo no se puede determinar a simple vista. La determinación del sexo de las aves permite conocer su comportamiento social y proporción en la dinámica de sus poblaciones. Un método de clasificación es el de redes neuronales artificiales y se ha utilizado en diversos campos, como la clasificación de plantas y semillas y la diferenciación de especies productoras de madera. En el ámbito de la ornitología se ha utilizado poco. Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue desarrollar una red neuronal artificial para diferenciar el sexo de los gorriones de la especie Centronyx bairdii, con datos zoométricos obtenidos en campo. La hipótesis fue que las redes neuronales artificiales pueden predecir el sexo de las aves de la especie Centronyx bairdii. La red neuronal construida a partir de los datos de peso, cuerda alar, longitud de cola, culmen, ancho del pico y profundidad del pico de 111 aves, permitió diferenciar el sexo de la especie con grado de certeza de 92.3%.

  • English

    Estimates indicate that 148 species of birds in North America face a high or severe threat, because their populations are decreasing. The Baird sparrow (Centronyx bairdii) is one of the species with population decline, it presents monomorphic plumage and sex cannot be determined at plain sight. Sex determination in birds allows understanding their social behavior and proportion regarding population dynamics. Artificial neural networks are used as a classification method which has been used in various fields, such as plant and seed classification, and species differentiation of timber species. In the scope of ornithology, it has been scarcely used. Therefore, the objective of this study was to develop an artificial neural network to differentiate the sex of sparrows of the species Centronyx bairdii, with zoometric data obtained in the field. The hypothesis was that artificial neural networks can predict the sex of the birds of the species Centronyx bairdii. The neural network built from the data of weight, wing chord, tail length, culmen, width of the beak and depth of the beak of 111 birds, allowed differentiating the sex of the species with a degree of certainty of 92.3%.