The Response of Lake Trout to Manual Tracking
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of telemetry is widespread in fisheries research, and manual tracking of fish is considered acceptable for data collection. However, it has never been shown whether the use of boats with powered engines, which is common in manual tracking, influences the distribution and behavior of fish. We examined whether general boat traffic or focused manual tracking activity altered movement patterns of adult lake trout Salvelinus namaycush in a small boreal lake at the Experimental Lakes Area of northwestern Ontario, Canada. In the summer and fall of 2002, we used automated fish positioning systems to compare the behavior of lake trout during 1‐h disturbance periods (boat traffic or manual tracking) with behavior in the preceding 1‐h baseline periods (no disturbance). In addition, we compared behavioral differences of lake trout during disturbance and baseline periods (experimental trials) with a similar period of time when no boats were on the lake (control trials). This comparison allowed us to determine whether the observed changes in behavior during normal boat traffic or manual tracking were within the natural range of variation. Overall, we observed no effect of boat traffic or manual tracking on the depth, speed, and path predictability of lake trout. Similarly, the changes in lake trout behavior between the disturbance and baseline periods of the experimental trials were all within the natural range determined by control trials. The response of lake trout to manual tracking was not related to their proximity to the motorboat, both when lake trout were in deep water (6 m; summer) and when they were in shallow water (2 m; fall spawning season). The lack of significance of the relationship between patterns of fish behavior and manual tracking activity provides support for the continued use of this method in fisheries research.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».