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Enregistrement W2128811268 · doi:10.2193/2006-238

Are All Global Positioning System Collars Created Equal? Correcting Habitat‐Induced Bias Using Three Brands in the Central Canadian Rockies

2007· article· en· W2128811268 sur OpenAlex
Mark Hebblewhite, Melanie S. Percy, Evelyn H. Merrill

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Montana
Mots-clésGlobal Positioning SystemHabitatWildlifeChannel (broadcasting)Logistic regressionFisheryGeographyEnvironmental scienceSelection (genetic algorithm)EcologyStatisticsComputer scienceMathematicsTelecommunicationsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Global positioning system (GPS) collars are changing the face of wildlife research, yet they still possess biases such as habitat‐induced fix‐rate bias, which is a serious concern for habitat selection studies. We studied GPS bias in the Central Canadian Rockies, a critical area for wildlife conservation, to provide a statistical approach to correct GPS habitat bias for habitat selection studies using GPS collars. To model GPS habitat bias we deployed 11 different collars from 3 brands of GPS collars (Advanced Telemetry Systems [ATS], Asanti, MN; LOTEK Engineering Ltd., Newmarket, ON, Canada; and Televilt, Lindesberg, Sweden) in a random‐stratified design at 86 sites across habitat and topographic conditions. We modeled the probability of obtaining a successful location, P FIX , as a function of habitat, topography, and collar brand using mixed‐effects logistic regression in an information theoretic approach. For LOTEK collars, we also investigated the effect of 8 and 12 GPS channels on fix rate. The ATS collars had the highest overall fix rates (97.4%), followed by LOTEK 12 channel (94.5%), LOTEK 8 channel (85.6%), and Televilt (82.3%). Sufficient model selection uncertainty existed to warrant model averaging for logistic regression P FIX models. Collar brand influenced fix rate in all P FIX models: fix rates for ATS and LOTEK 12 channel were not statistically different, whereas LOTEK 8 channel receivers had intermediate fix rates, and Televilt had the lowest. Fix rate was reduced in aspen stands, closed coniferous stands, and sites in narrow mountainous valleys but was higher on upper mountain slopes. Slight discrepancies between fix rates from field trials and observed species fix rates (wolf [ Canis lupus ] and elk [ Cervus elaphus ]) suggest uncorrected behavioral or movement‐induced bias similar to other recent studies. Regardless, the strong habitat‐induced bias in GPS fix rates confirms that in our study area habitat effects are critical, especially for poorer performance brands. Based on previous studies of effects of the amount of bias on inferences, our results suggest correction for GPS bias should be mandatory for Televilt collars in the Canadian Rockies, optional for LOTEK (dependent on the no. of channels), and unnecessary for ATS. Thus, our GPS bias model will be useful to researchers using GPS collars on a variety of species throughout the Rocky Mountain cordillera.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle