A review of the effects of different marking and tagging techniques on marine mammals
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife research often requires marking and tagging animals to collect data on survival, reproduction, movement, behaviour and physiology. Identification of individual marine mammals can be carried out using tags, brands, paint, dye, photogrammetry, telemetry and other techniques. An analysis of peer-reviewed articles published from January 1980 to April 2011 addressing the effects of marking revealed a preponderance of studies focussed on short-term effects such as injuries and behavioural changes. Some marking techniques were reported to cause pain and to change swimming and haul-out behaviour, maternal attendance, and duration of foraging trips. However, marking has typically not been found to affect survival. No published research has addressed other possible long-term effects of marking related to injuries or pain responses. Studies of the more immediate effects of marking (mostly related to externally attached devices such as radio-transmitters) have shown a variety of different types and magnitudes of responses. It is important to note that studies failing to find treament differences are less likely to be published, meaning that the present and any other reviews based on published literature may be a biased sample of all research conducted on the topic. Publishing results that found no or low impacts (i.e. best practices) as well as those that found significant impacts on animals should both be encouraged. Future research under more controlled conditions is required to document acute effects of marking, including injury and pain, and to better understand longer-term effects on health, reproduction and survival. We recommend that studies using marked animals standardise their reports, with added detail on methodology, monitoring and sampling design, and address practices used to minimise the impact of marking on marine mammals.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».