Locomotory activity and depth distribution of adult great barracuda (Sphyraena barracuda) in Bahamian coastal habitats determined using acceleration and pressure biotelemetry transmitters
Notice bibliographique
Résumé
Documenting free-swimming fish in their natural environment using acoustic transmitters equipped with acceleration and pressure sensors may contribute to knowledge of locomotory behaviour for a variety of aquatic species. Previously, collection of acceleration data has been limited to archival loggers, necessitating retrieval of the devices; however, recent advances in biotelemetry have allowed for acceleration data to be transmitted to a remote receiver. To illustrate the application of this technology, relative locomotory activity and depth utilisation of adult great barracuda (Sphyraena barracuda) were monitored across habitat types and diel periods using acoustic transmitters equipped with tri-axial acceleration and pressure sensors within an acoustic telemetry array (n = 53 receivers) deployed in The Bahamas. Although there were no differences in acceleration or depth use across habitats or diel periods, there was evidence of movement into shelf habitat during mid-day where they occupied depths >10 m. Given both the method of calculating the accelerometer output, and that the transmitters were unable to store and transmit large quantities of data, we suggest choosing transmitter settings with a short average delay and high transmission frequency to optimise data quality and resolution. This paper represents one of the first reports of the use of telemetered acceleration values from free-swimming fish.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».