<div dir="ltr"><div><div><div><div><div><div>Dear colleagues,<br></div>My co-authors and I are pleased to announce the following publication: <br><br>James R. Robbins, Anja Brandecker, Michelle Cronin, Mark Jessopp,<br>Rob McAllen & Ross Culloch (2015): <b>Handling dolphin detections from C-PODs, with the development of acoustic parameters for verification and the exploration of species identification possibilities</b>. Bioacoustics, DOI: 10.1080/09524622.2015.1125789<br><br></div>Abstract:<br>C-PODs are static passive acoustic monitoring devices used to detect 
odontocete vocalizations in the range of 20–160 kHz. However, falsely 
classified detections may be an issue, particularly with broadband 
species (i.e. many dolphin species) due to anthropogenic and other noise
 occurring at the same frequency. While porpoise detections are verified
 using species-specific acoustic parameters, the equivalent does not 
currently exist for verifying dolphin detections. Development of such 
parameters would increase the accuracy of dolphin detections and 
eliminate the need for additional monitoring techniques or devices, 
reducing the cost of monitoring programmes. Herein, we present 
parameters based on acoustic characteristics of bottlenose (<i>n</i> = 29), common (<i>n</i> = 19) and Risso’s (<i>n</i> = 99)
 dolphin click trains, sighted within 1 km of C-PODs during land-based 
surveys, for in-software verification. Overlap of click train parameters
 among dolphin species prevented robust species identification; 
therefore, parameters were devised for these dolphin species 
collectively using frequency, inter-click interval and click train 
duration. A data set of 4898 Detection Positive Hours was visually 
verified using these parameters. The temporal and spatial patterns in 
the visually verified data were similar to land-based observations, 
suggesting the parameters operate at an acceptable accuracy. However, 
68% of high-, moderate- and low-quality KERNO detections were 
false-positive. Our results suggest that the accuracy of classifiers and
 quality class weightings are site-specific, and we highlight the 
importance of data exploration to make the most appropriate software 
choices based on the aims of a study.<br><br></div>This paper is available online:<br><a href="http://dx.doi.org/10.1080/09524622.2015.1125789">http://dx.doi.org/10.1080/09524622.2015.1125789</a><br><br></div>If there are any questions, queries or you would like to request a PDF copy, please contact the corresponding author at : <a href="mailto:jamesrichardrobbins@googlemail.com">jamesrichardrobbins@googlemail.com</a><br><br></div>Kind regards, and wishing you a happy new year.<br></div>James Robbins<br></div>