The influence of environmental parameters on the performance and detection range of acoustic receivers
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.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Acoustic telemetry is being increasingly used to study the ecology of many aquatic organisms. This widespread use has been advanced by national and international tracking programs that coordinate deployment of passive acoustic telemetry networks on a regional and continental scale to detect tagged animals. While it is well‐known that environmental conditions can affect the performance of acoustic receivers, these effects are rarely quantified despite the profound implications for tag detection and hence the ecological inferences. Here, we deployed eight receivers at different depths within the water column and at different orientations (hydrophone up or down) and 12 tags 200–800 m from the receivers for 234 days to investigate how the tag detection range of acoustic receivers varied through time and under different meteorologic and oceanographic conditions. The study showed that receiver depth and orientation, and time since deployment had the largest effect on the detection range. Thermocline gradient and depth, and wind speed were the environmental factors most affecting detection range, while wind direction, precipitation and atmospheric pressure had negligible or no effect. Comparison of results to a proposed general acoustic theory model and previous studies showed that findings from specific habitat types cannot be generalised and applied across other habitats or environments. A good understanding of the acoustic coverage and temporal variations in relation to environmental conditions are crucial to accurate interpretation of results, and ensuing management recommendations. We recommend that each study include stationary reference tags to measure changes in detection probability with time, help refine detection range, and be used to improve confidence in the reporting and interpretation of the data.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle