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Enregistrement W2761742741 · doi:10.1111/jfb.13476

A field test of the use of pop‐off data storage tags in freshwater fishes

2017· article· en· W2761742741 sur OpenAlexafffundabout
Graham D. Raby, Timothy B. Johnson, Steven T. Kessel, Theodor J. Stewart, Aaron T. Fisk

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsOntario Ministry of Natural Resources and ForestryUniversity of WindsorMinistry of Natural ResourcesGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésBiologyFisheryShoreHatcheryOrange (colour)EcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

freshwater system (Lake Ontario). The 9·3 cm long cylindrical tags were externally attached to fishes using a backpack-style harness, set to record pressure (dBar ≈ depth in m) and temperature every 70 s (and at some key times, every 5 s) and programmed to release from the harness and float to the surface after c. 1 year. Recapture of the bright-orange tags for data retrieval relied on members of the public finding tags on shore, or on anglers capturing fishes with tags attached and using the contact information displayed on each tag to mail tags to the research team in exchange for a monetary reward. Thirty-seven tags were found and returned from the 118 released (31%), while 26 of the 118 tags (22%) remained scheduled to pop-off in summer 2017. Of the 37 tags returned, 23 were from wild-caught fishes (out of 88 wild-caught and tagged fishes; 26%) and yielded useful data whereas 14 were from hatchery-reared fishes that were opportunistically tagged and appear to have been unable to acclimate to life in the wild and died days to weeks after release. The field study described here thus demonstrated that pDSTs can be a viable option for collecting large amounts of high-resolution depth and temperature data for salmonids in freshwater systems. Technical challenges, limitations and unknowns related to the use of pDSTs with freshwater fishes are discussed. In addition, pDSTs are compared with alternate electronic tagging technologies and assessed for their potential as a more widespread tool in research on freshwater fishes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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