Utility of biological sensor tags in animal conservation
Notice bibliographique
Résumé
Electronic tags (both biotelemetry and biologging platforms) have informed conservation and resource management policy and practice by providing vital information on the spatial ecology of animals and their environments. However, the extent of the contribution of biological sensors (within electronic tags) that measure an animal's state (e.g., heart rate, body temperature, and details of locomotion and energetics) is less clear. A literature review revealed that, despite a growing number of commercially available state sensor tags and enormous application potential for such devices in animal biology, there are relatively few examples of their application to conservation. Existing applications fell under 4 main themes: quantifying disturbance (e.g., ecotourism, vehicular and aircraft traffic), examining the effects of environmental change (e.g., climate change), understanding the consequences of habitat use and selection, and estimating energy expenditure. We also identified several other ways in which sensor tags could benefit conservation, such as determining the potential efficacy of management interventions. With increasing sensor diversity of commercially available platforms, less invasive attachment techniques, smaller device sizes, and more researchers embracing such technology, we suggest that biological sensor tags be considered a part of the necessary toolbox for conservation. This approach can measure (in real time) the state of free-ranging animals and thus provide managers with objective, timely, relevant, and accurate data to inform policy and decision making.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».