Killer tags: estimating the effect of eavesdropping predators in acoustic tagging projects on fish
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasonic coded transmitters (UCTs) operating at frequencies inaudible to humans are widely used to study behavior and life history of fishes including some highly endangered stocks. Recent research has demonstrated that most marine mammals can detect the transmission signal and that some species will spontaneously learn to associate such signals with a food reward. Sensory data from pinnipeds suggest they are able to detect fish tagged with UCTs at functional distances of several tens of meters. Detection by odontocetes may well occur over several hundred meters. In addition to detection range, mortality inflicted by eavesdropping predators depends on the encounter-rate of individual predators with tagged fish, as well as the predator’s learning rate. We present the results of a meta-analysis to determine the number of studies using UCTs in situations where predator eavesdropping may be an issue and to determine the number of tagged fish. We also use agent-based models to estimate mortality under different predation and learning scenarios in two Canadian study systems: Gray seals predating on gadid fish on the Scotian Shelf, and killer whales feeding on salmonids in the coastal waters of British Columbia. These models use predator and prey movement data from the published literature to estimate encounter rates and compare these to exposure rates known to cause associative learning in empirical studies. The meta-analysis showed that, while globally at low densities, the use of UTCs in some areas has reached levels where predator eavesdropping could be a serious concern. The agent-based models suggest that some predators in both systems experience tagged fish at sufficiently high frequencies to facilitate a dinner-bell effect. While the results of these models must be seen as preliminary, they clearly indicate that further research is required to investigate tag-effects of UTCs caused by eavesdropping predators.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».