Radio Tracking and Animal Populations
Notice bibliographique
Résumé
Radiotelemetry is one of the most widely used techniques in wildlife research, and consequently methods and technologies are being improved constantly by users and manufacturers. For example, radiocollars are getting smaller and lighter, and include more options, and receiving systems can now operate from satellites. Methods for analyzing telemetry data also have changed: statistical methods are evolving, and so are computer systems. The result is that users who wish to remain at the cutting edge must stay on top of the literature, and Millspaugh and Marzluff's book can help. Radio Tracking and Animal Populations consists of 7 parts (Introduction, Experimental Design, Equipment and Technology, Animal Movements, Resource Selection, Population Demographics, and Concluding Remarks) and 15 chapters plus 1 appendix, authored by a total of 34 scientists. The diversity of authors is refreshing and leads to various perspectives on the same issues. Part I includes a single chapter (Kenward) that provides a good and very general overview and history of the development of radiotagging and telemetry. Part II goes into issues of concern for scientists, and 2 chapters discuss experimental design. The information presented is fairly basic (number of animals needed, number of locations per animal, etc.) but is very useful to reflect on before launching a study (e.g., effects of transmitters on animals, measuring and reporting location error). An appendix to Chapter 3 provides a good reference, by taxon and species studied, for articles that reported transmitter effects.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».