A novel approach to quantifying the spatiotemporal behavior of instrumented grey seals used to sample the environment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Paired with satellite location telemetry, animal-borne instruments can collect spatiotemporal data describing the animal's movement and environment at a scale relevant to its behavior. Ecologists have developed methods for identifying the area(s) used by an animal (e.g., home range) and those used most intensely (utilization distribution) based on location data. However, few have extended these models beyond their traditional roles as descriptive 2D summaries of point data. Here we demonstrate how the home range method, T-LoCoH, can be expanded to quantify collective sampling coverage by multiple instrumented animals using grey seals (Halichoerus grypus) equipped with GPS tags and acoustic transceivers on the Scotian Shelf (Atlantic Canada) as a case study. At the individual level, we illustrate how time and space-use metrics quantifying individual sampling coverage may be used to determine the rate of acoustic transmissions received. RESULTS: Grey seals collectively sampled an area of 11,308 km (2) and intensely sampled an area of 31 km (2) from June-December. The largest area sampled was in July (2094.56 km (2)) and the smallest area sampled occurred in August (1259.80 km (2)), with changes in sampling coverage observed through time. CONCLUSIONS: T-LoCoH provides an effective means to quantify changes in collective sampling effort by multiple instrumented animals and to compare these changes across time. We also illustrate how time and space-use metrics of individual instrumented seal movement calculated using T-LoCoH can be used to account for differences in the amount of time a bioprobe (biological sampling platform) spends in an area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».