Dude, Where's my Transmitter? Probability of Radio Transmitter Detections and Locational Errors for Tracking River Fish
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To simulate radio-location tracking of fish in a lotic system, we deployed 148-MHz radio transmitters and measured signals from three altitudes over a known location. We examined detection distance, location error, and detection probability for two transmitter types at seven transmitter depths. We found that transmitter type, altitude, flight direction, and depth affected both detectability of transmitters and accuracy of locations. Maximum observed detection distance was 5,614 m for the small-type transmitters at an altitude of 300 and 14,508 m for large-type transmitters at an altitude of 600 m. Detection distances declined rapidly with increasing transmitter depth for both transmitter types. Locational errors ranged from 8 to 842 m (x¯ = 177 m; SE = 15.2) and were biased with flight direction. Detection probabilities declined with increasing transmitter depth and with increasing number of scanned frequencies. Scanning five frequencies, at the optimal flight altitude for a given transmitter type, resulted in nearly a 50% loss of detection probability at a 5-m depth and a 90% decrease at a 7-m depth. We recommend that researchers model their probability of detection a priori, all transmitters transmit on a single frequency, and a receiver altitude of 300 m should be maintained.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».