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Enregistrement W2766112150 · doi:10.1071/mf17137

Tracking anguillid eels: five decades of telemetry-based research

2017· article· en· W2766112150 sur OpenAlexaff
Mélanie Béguer‐Pon, Julian J. Dodson, Martín Castonguay, Don Jellyman, Kim Aarestrup, Katsumi Tsukamoto

Notice bibliographique

RevueMarine and Freshwater Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversité LavalDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemetryEstuaryFisheryEcologyHabitatBiologyFish <Actinopterygii>OceanographyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in telemetry technologies have provided new opportunities to reveal the often-cryptic spatial ecology of anguillid eels. Herein we review 105 studies published between 1972 and 2016 that used a variety of telemetry technologies to study the movements of eels in a variety of habitats. Eight anguillid species have been tracked in three main geographical locations: Western Europe, the north-eastern part of North America and Australasia. Telemetry has proven to be an effective method for determining patterns of yellow eel movements in continental waters. It has also been used extensively to investigate the migratory behaviour of maturing eels as they leave fresh water to reach the sea. Among recent findings is the observation that downstream migration in continental waters is quite discontinuous, characterised by extended stopovers. Reconstructed migration routes in the open ocean obtained from satellite tags have provided indications of spawning areas, extensive vertical migrations and initial clues about the orientation mechanisms at sea. Telemetry studies have also revealed apparent evidence of predation by marine mammals and fish at sea, suggesting a significant natural source of mortality during the eel spawning migration. Finally, we discuss some limitations of telemetry technology and future directions, as well as associated challenges, to the developing field of eel spatial ecology.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations32
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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