Measuring abnormal rotational movements in free-swimming fish with accelerometers: implications for quantifying tag- and parasite-load
Notice bibliographique
Résumé
Animal-borne data loggers allow movement, associated behaviours and energy expenditure in fish to be quantified without direct observations. As with any tagging, tags that are attached externally may adversely affect fish behaviour, swimming efficiency and survival. We report on free-swimming wild Atlantic cod (Gadus morhua) held in a large mesocosm that exhibited distinctly aberrant rotational swimming (scouring) when externally tagged with accelerometer data loggers. To quantify the phenomenon, the cod were tagged with two sizes of loggers (18 and 6 g; <2% body mass) that measured tri-axial acceleration at 50 Hz. An automated algorithm, based on body angular rotation, was designed to extract the scouring movements from the acceleration signal (98% accuracy). The algorithm also identified the frequency pattern and associated energy expenditure of scouring in relation to tag load (% body weight). The average per cent time spent scouring (5%) was independent of tag load. The vector of the dynamic body acceleration (VeDBA), used as a proxy for energy expenditure, increased with tag load (r(2)=0.51), and suggests that fish with large tags spent more energy when scouring than fish with small tags. The information allowed us to determine potential detrimental effects of an external tag on fish behaviour and how these effects may be mitigated by tag size. The algorithm can potentially identify similar rotational movements associated with spawning, courtship, feeding and parasite-load shedding in the wild. The results infer a more careful interpretation of data derived from external tags and the careful consideration of tag type, drag, buoyancy and placement, as well as animal buoyancy and species.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».