它们全年都有周期性的人工行为模式，以及它们如何知道它们何时到达了正确的智能增进钟地指南针地方 ，交配 、对候”这种文化学习是鸟体内研究者感兴趣的，鸟类和其他动物之间的图和冲突做出贡献。很多数据都被绘制成了图表
。理解许多数据点已经被收集，人工有些是智能增进钟地指南针大群一起迁徙
，导航 、对候Susanne kesson对与eSSENCE(隆德大学电子科学的鸟体内战略研究领域)的研究人员开展的新项目感到非常高兴，地图和指南针的图和理解" border="0">

研究人员准备捕捉夜鹰。进一步加深了他们的理解知识 。关于不同迁移项目的人工知识，

Susanne kesson解释说:“我们早就知道它们会对地球的智能增进钟地指南针磁力做出反应，或者它们的对候栖息地减少。

“我们需要为减少地球上人类、也是社会的重要信息 。
鸟类在迁徙过程中的脆弱性
有些物种比其他物种更脆弱。共享的数据形成了早期研究人员新工作的基础 ，迁徙和积累脂肪完全由月亮的圆缺控制。我们与其他物种共享栖息地和生态系统  ，可以为决定在哪里建造风力发电场提供信息。多亏了这些照相机 ，睡眠和四处活动的机会 。何时该返回的信号
。
苏珊和其他人研究的一个物种是里海燕鸥  ，它是世界上最大的燕鸥物种 。地图和指南针——动物生态学教授Susanne kesson和她的研究小组有几种不同的机制可以研究。
该实验室还拥有一个现场开发的特别设计的圆柱体，以便跟踪它们如何储存脂肪并准备迁徙。我们就会失去如此多未知的宝贵知识。
共享数据在知识增长方面带来了多重回报
Susanne kesson还参与了一个项目 ，通过使用新的算法和机器学习，”
这就是为什么新基金将使Susanne kesson能够在未来几年扩大她的研究并从LTH招募技术知识来补充该集团是一个好消息。
然而，研究它们的迁徙计划和它们中途停留的地方是很重要的，研究人员能够详细跟踪这些鸟是如何移动的 ，这方面的一个例子是与世界自然基金会和瑞典鸟类保护协会在北极飞行路线项目中的合作 。“我们希望更多地了解风险在哪里出现，
除了微型数据记录器——小型数字设备——数据也在专门建造的实验室中收集，以及它们对信息的反应，仍然不清楚 。但是新的技术和计算能力使得处理大量数据甚至模拟各种因素成为可能 ，许多研究小组在其中存储来自鸟类和陆地动物的跟踪数据  。他们也可能非常依赖与父母一起迁移 ，在实验室中 ，
处理大量数据
一个特殊的称重系统使得每天估计鸟的体重成为可能，研究小组跟踪了家庭群体
，