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Enregistrement W2749596435 · doi:10.1111/eth.12642

Behavioural acclimation to cameras and observers in coral reef fishes

2017· article· en· W2749596435 sur OpenAlexafffund
Gerrit B. Nanninga, Isabelle M. Côté, Ricardo Beldade, Suzanne C. Mills

Notice bibliographique

RevueEthology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la RechercheDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAcclimatizationEscape responseEcologyBiologyVigilance (psychology)Observer (physics)Coral reef

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Observer presence can bias behavioural studies of animals in both the wild and the laboratory. Despite existing evidence for significant observer effects across several taxa, little is known about the minimum periods of acclimation that should precede behavioural observations. To date, most studies either do not report any acclimation periods or include a non‐specific period without empirically quantifying its appropriateness. Here, we conducted in situ behavioural observations of two species of demersal coral reef fishes using cameras and/or observers to examine the biases associated with either approach. For both treatments, we generated 25 min time series of a number of vigilance‐associated behaviours (i.e., distance from shelter and mate, time out of shelter, swimming activity) and estimated the point of acclimation using changepoint analysis. In the camera trials, acclimation in both species appeared to occur between 2 and 7 min for different behaviours. When an observer was present, however, no apparent acclimation occurred until the observer left the area. Overall, our findings demonstrate that (i) behavioural studies of wild fishes conducted by an observer may be biased due to permanent observer effects, and (ii) when using video equipment, a species‐ and behaviour‐specific acclimation period should precede behavioural scoring.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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