Comparative Performance of Three Brands of Lightweight Global Positioning System Collars
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Recent miniaturization and weight reductions of Global Positioning System (GPS) collars have opened up deployment opportunities on a new array of terrestrial animal species, but the performance of lightweight (<90 g) GPS collars has not been evaluated. I examined the success of 42 GPS collars from 3 manufacturers (Televilt/TVP Positioning, AB, Lindesburg, Sweden; Sirtrack Ltd., Havelock North, New Zealand; H.A.B.I.T [HABIT] Research Ltd., Victoria, BC, Canada) in stationary, open‐sky conditions and during deployments on brushtail possums ( Trichosurus vulpecula ), a nocturnal arboreal marsupial. I assessed performance of these collars in terms of technical malfunctions, fix‐success rates, battery longevity, and aspects of location quality. Technical malfunctions occurred in >50% of HABIT and Televilt collars, whereas all Sirtrack collars operated normally. Fix‐success rates for all brands were significantly higher during stationary tests than when deployed on brushtail possums. HABIT and Televilt brands functioned poorly in field conditions, with success rates of 16.2% and 2.1%, respectively. Sirtrack collars had the highest fix rate when deployed (64.8%). I modified several HABIT collars by changing the GPS antenna location, with a resultant substantial increase in field fix success (92.6%). Most collars ceased working before they reached 50% of their manufacturer‐estimated life expectancy. Suboptimal placement of GPS antenna, combined with short satellite acquisition times and long fix intervals, were a likely cause of low fix‐success rates and premature battery failures. Researchers wanting to employ lightweight GPS collars must be aware of current limitations and should carefully consider prospects of low fix rates and limited battery lives before deciding whether these units are capable of meeting study objectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».