Uncontrolled field performance of Televilt GPS-Simplex™ collars on grizzly bears in western and northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Commercially available telemetry collars for wildlife that employ Global Positioning System (GPS) devices generally have the ability to gather a large volume of precise location data. We appraised the performance of 12-channel Televilt GPS-SimplexTM collars (Televilt/TVP Positioning AB, Lindesberg, Sweden) deployed across western and northern Canada on grizzly bears (Ursus arctos). Of 71 collar deployments between 2000 and 2002, 38 were retrieved and performed according to their programmed schedule, 20 were retrieved and had some degree of failure, and 13 experienced catastrophic failures and were not retrieved. In addition to these deployments, 10 collars failed predeployment. GPS collar fix success rates were greater for the retrieved collars from the Northwest Territories than for the 4 study areas in British Columbia and Alberta (F4, 50 = 10.82, P < 0.001); thus, the latter areas were grouped for further analyses. Collar fix success rates in the British Columbia and Alberta study areas differed between the retrieved collars that functioned normally (x̄ = 65%, SE = 2.3, n = 28) and collars retrieved with failure events (x̄ = 56%, SE = 4.3, n = 17; t43 = 2.09, P = 0.043). Fix success rates were lower the longer collars were in the field (rs = −0.35, n = 45, P = 0.020). Locations from the GPS collars had a mean dilution of precision of <4 for 2D and 3D locations and thus had a good degree of precision. We were satisfied with the volume and quality of the location data; however, we advise other researchers that significant time and money may be lost troubleshooting problems with the Televilt Simplex system. Other recommendations for future and current users are considered.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».