Tracking animals in freshwater with electronic tags: past, present and future
Notice bibliographique
Résumé
Considerable technical developments over the past half century have enabled widespread application of electronic tags to the study of animals in the wild, including in freshwater environments. We review the constraints associated with freshwater telemetry and biologging and the technical developments relevant to their use. Technical constraints for tracking animals are often influenced by the characteristics of the animals being studied and the environment they inhabit. Collectively, they influence which and how technologies can be used and their relative effectiveness. Although radio telemetry has historically been the most commonly used technology in freshwater, passive integrated transponder (PIT) technology, acoustic telemetry and biologgers are becoming more popular. Most telemetry studies have focused on fish, although an increasing number have focused on other taxa, such as turtles, crustaceans and molluscs. Key technical developments for freshwater systems include: miniaturization of tags for tracking small-size life stages and species, fixed stations and coded tags for tracking large samples of animals over long distances and large temporal scales, inexpensive PIT systems that enable mass tagging to yield population- and community-level relevant sample sizes, incorporation of sensors into electronic tags, validation of tag attachment procedures with a focus on maintaining animal welfare, incorporation of different techniques (for example, genetics, stable isotopes) and peripheral technologies (for example, geographic information systems, hydroacoustics), development of novel analytical techniques, and extensive international collaboration. Innovations are still needed in tag miniaturization, data analysis and visualization, and in tracking animals over larger spatial scales (for example, pelagic areas of lakes) and in challenging environments (for example, large dynamic floodplain systems, under ice). There seems to be a particular need for adapting various global positioning system and satellite tagging approaches to freshwater. Electronic tagging provides a mechanism to collect detailed information from imperilled animals and species that have no direct economic value. Current and future advances will continue to improve our knowledge of the natural history of aquatic animals and ecological processes in freshwater ecosystems while facilitating evidence-based resource management and conservation.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».