Accuracy and performance of low‐feature GPS collars deployed on bison <i>Bison bison</i> and caribou <i>Rangifer tarandus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Recently, a new generation of global positioning system (GPS) collars has become available that provides limited daily location fixes, a relatively long battery life, and are low‐cost, compared to full‐featured GPS collars. However, their performance is untested, and assessing these biases is needed to inform study designs and data analysis protocols. We used stationary tests of 15 Lotek LifeCycle GPS collars – an example of low‐feature GPS collars – to measure the accuracy of location fixes. In addition, we deployed Lotek Lifecycle GPS collars on 153 caribou Rangifer tarandus and 24 bison Bison bison in Yukon and Alaska, to assess their field performance. We examined differences among species, sex, location fix schedule, and latitude, on four performance metrics (FSR, 3D‐V FSR, DOP and DSR). Stationary trials indicated that mean precision (4.3 ± 4.0 m [SD]) and accuracy (6.0 ± 4.7 m) of location fixes was excellent, and FSR was good (87.2%), albeit both were slightly affected by forest canopy cover. Field performance varied by species and sex. Notably, the mean DSR for male bison was dismal (27.4 ± 24.2%) likely because of their behaviour, and the mean FSR, 3DV‐FSR and DOP, for male caribou was poor (FSR = 57.3 ± 2.0%), compared to collars deployed on female caribou (72.2 ± 1.7%) or female bison (77.9 ± 1.4%). We also observed that the VHF transmitters often failed when the collar malfunctioned. Biases in the accuracy and performance of these low‐cost GPS collars should be taken into account when designing studies. Researchers contemplating investing in low‐feature GPS collars require information on their ‘real‐world’ performance so that they can decide whether they are appropriate for their intended application. Moreover, researchers need to consider biases in their GPS collar data prior to embarking on field studies and when conducting analyses with the data collected from them.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».