Estimating fish swimming metrics and metabolic rates with accelerometers: the influence of sampling frequency
Notice bibliographique
Résumé
Accelerometry is growing in popularity for remotely measuring fish swimming metrics, but appropriate sampling frequencies for accurately measuring these metrics are not well studied. This research examined the influence of sampling frequency (1-25 Hz) with tri-axial accelerometer biologgers on estimates of overall dynamic body acceleration (ODBA), tail-beat frequency, swimming speed and metabolic rate of bonefish Albula vulpes in a swim-tunnel respirometer and free-swimming in a wetland mesocosm. In the swim tunnel, sampling frequencies of ≥ 5 Hz were sufficient to establish strong relationships between ODBA, swimming speed and metabolic rate. However, in free-swimming bonefish, estimates of metabolic rate were more variable below 10 Hz. Sampling frequencies should be at least twice the maximum tail-beat frequency to estimate this metric effectively, which is generally higher than those required to estimate ODBA, swimming speed and metabolic rate. While optimal sampling frequency probably varies among species due to tail-beat frequency and swimming style, this study provides a reference point with a medium body-sized sub-carangiform teleost fish, enabling researchers to measure these metrics effectively and maximize study duration.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».