Finding a clear signal: a systematic review of desert radio telemetry research
Notice bibliographique
Résumé
Radio telemetry is a common tool to monitor animals in many ecosystems. Radio telemetry, or radio tracking, typically uses a tag or collar with a radio transmitter attached to an animal that is monitored by researchers with a receiver. This technique is used for research in many disciplines such as wildlife ecology or conservation biology. Within desert ecosystems, this approach has been used since the 1960s in many different research capacities. Many desert species exist at low density and can range widely within a region due to scarce resources, which can make radio telemetry a useful method to use in these environments. Here, we examined the peer-reviewed literature to assess how radio telemetry is used in deserts. Using the Web of Science with additional search validation on Google Scholar to formally summarize this research, we found 97 studies that fit our criteria. Most primary studies used radio telemetry to examine individual behavior and/or habitat use. The majority of published studies were done in the United States. The most common classes of animal studied were mammals (29.9 % large mammals and 25.8 % small mammals). Most species studied were classified as ‘least concern’ for risk status. Vhf radio telemetry devices predominated the technology selected (80.4 %) whilst GPS devices were used in 19.6 % of studies. Radio telemetry devices are an effective tool to survey individual animals and animal populations in harsh desert environments. However, future research can be improved using these tools to improve reproducibility encourage data reuse and comparison between studies. We encourage authors using radio telemetry to publish their data and include details of their study area and tracking methods to accomplish these goals.
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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 | 0,016 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».