A framework to estimate the likelihood of species interactions and behavioural responses using animal‐borne acoustic telemetry transceivers and accelerometers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interactions between animals structure food webs and regulate ecosystem function and productivity. Quantifying subsurface behavioural interactions among marine organisms is challenging, but technological advances are promoting novel opportunities. Here, we present a framework to estimate when there is a high likelihood that aquatic animal subsurface interactions occur and test for a movement‐related behavioural response to those interactions over short temporal scales (days) using a novel multi‐sensor biologging package on a large marine predator, the Greenland shark (Somniosus microcephalus). We deployed a recoverable biologging package combining a VEMCO Mobile Transceiver (VMT), accelerometer and a temperature–depth tag to quantitatively assess fine‐scale behaviour during detection events, that is when sharks carrying the novel VMT package (animalR, n = 3) detected sharks independently tagged with transmitters in the system (animalT, n = 29). Concurrently, we developed simulations to estimate the distances between animalR and animalT by accounting for their swim speed, the estimated detection efficiency of the VMT and the number of consecutive transmissions recorded. Accelerometer‐derived activity indices were then used as a means to test for response to potential interactions when animals are expected to be in close proximity. Based on this approach, the three VMT‐equipped Greenland sharks exhibited higher body acceleration and greater depth changes during detections, suggesting a potential behavioural response to the presence of other sharks. A generalized additive model indicated a moderate increasing relationship in activity associated with a greater number of animalT detections. Through the proposed framework, detection events with varying probabilities of interaction likelihoods can be derived and those data isolated and explicitly tested using acceleration data to quantify behavioural interactions. Through inputting known parameters for a species of interest, the framework presented is applicable for all aquatic taxa and can guide future study design.
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».