2024-05-272024-05-27https://hdl.handle.net/20.500.11761/36846Acoustic monitoring allows the evaluation of spatio-temporal changes in animal populations. However, analyzing large volumes of information is challenging. We evaluate the performance of a detection technique (autodetec function of the R warbleR package) to identify vocalizations of Megascops centralis, using 6877 one-minute recordings from 21 sites in the vicinity of the Jaguas dam, Andes of Antioquia Colombia., All vocalizations were manually annotated and two sites (597 recordings) with the highest number of records (49 and 34) were selected to evaluate the algorithm. The function was implemented with audios at two sampling rates (44 100 Hz and 22 050 Hz) and three amplitude thresholds (5, 10, and 20). We assessed the performance of this function in terms of its sensitivity and specificity, and we estimate the probability of detection of a signal according to its quality. Sensitivity and specificity showed great variation (0-0.48 and 0.5-0.98 respectively) and the probability of detection of a signal increased with its quality (poor: 0.12, medium: 0.27 andhigh: 0.64). Acoustic monitoring has an enormous potential, and its success depends, in part, on the availability of automatic recognition tools, that are open access and can be easily implemented. This development can be achieved by strengthening acoustic collections.El monitoreo acústico permite evaluar cambios espacio-temporales en poblaciones animales. Sin embargo, analizar grandes volúmenes de información es desafiante. Se evaluó el desempeño de una técnica de detección (función autodetec del paquete warbleR de R) para identificar vocalizaciones de Megascops centralis, utilizando 6877 grabaciones de un minuto provenientes de grabadoras ubicadas en 21 sitios alrededor del embalse Jaguas, Andes de Antioquia, Colombia. Las vocalizaciones se anotaron manualmente y se seleccionaron dos sitios (597 grabaciones) con el mayor número de registros (49 y 34) para la evaluación del algoritmo. La función fue utilizada con audios a dos tasas de muestreo (44 100 Hz y 22 050 Hz) y tres umbrales de amplitud (5, 10 y 20). Se evaluó el desempeño de la función en términos de su sensibilidad y especificidad, y se estimó la probabilidad de detección de una vocalización según su calidad. La sensibilidad y especificidad presentaron gran variación (0-0.48 y 0.5-0.98 respectivamente). La probabilidad de detección de una señal aumentó con su calidad (mala: 0.12, media: 0.27 y buena: 0.64). El monitoreo acústico tiene gran potencial, y parte de su éxito depende de herramientas de reconocimiento automático, de acceso abierto y fácil implementación. Este desarrollo puede acelerarse fortaleciendo nuestras colecciones sonoras.text/htmlapplication/pdftext/xmlDerechos de autor 2021 Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander Von Humboldthttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0AutodetecBioacousticsAutomatic detectionMonitoringWarbleRAutodetecBioacústicaDetección automáticaMonitoreoWarbleRinfo:eu-repo/semantics/article