Performance of a high-frequency (180 kHz) acoustic array for tracking juvenile Pacific salmon in the coastal ocean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Acoustic telemetry is now a key research tool used to quantify juvenile salmon survival, but transmitter size has limited past studies to larger smolts (> 130 mm fork length). New, smaller, higher-frequency transmitters (“tags”) allow studies on a larger fraction of the smolt size spectrum (> 95 mm); however, detection range and study duration are also reduced, introducing new challenges. The potential cost implications are not trivial. With these new transmitters in mind, we designed, deployed, and tested the performance of a dual-frequency receiver array design in the Discovery Islands region of British Columbia, Canada. We double-tagged 50 juvenile steelhead (Oncorhynchus mykiss) with large 69-kHz tags (VEMCO model V9-1H) and small 180-kHz tags (model V4-1H). The more powerful 69-kHz tags were used to determine fish presence in order to estimate the detection efficiency (DE) of the 180-kHz tags. We then compared the standard error of the survival estimate produced from the tracking data using the two tag types which has important implications for array performance and hypothesis testing in the sea. Results Perfect detection of the 69-kHz tags allowed us to determine the DE of the 180-kHz tags. Although the 180-kHz tags began to expire during the study, the estimated DE was acceptable at 76% (SE = 9%) when we include single detections. However, 95% confidence intervals on steelhead survival (64%) were 1.5 × larger for the 180-kHz tags (47–85% vs. 51–77% for 69 kHz) because of the reduced DE. Conclusions The array design performed well; however, single detections of the 180-kHz tags indicates that under slightly different circumstances the DE could have been compromised, emphasizing the need to carefully consider the interaction of animal migration characteristics, study design, and tag programming when designing telemetry arrays. To increase DE and improve the precision of 180 kHz-based survival estimates presented here requires either an increase in receiver density, an increase in tag sample size (and modified transmitter programming), or both. The optimal solution depends on transmitter costs, array infrastructure costs, annual maintenance costs, and array use (i.e., contributors). Importantly, the use of smaller tags reduces potential tag burden effects and allows early marine migration studies to be extended to Pacific salmon populations that have been previously impossible to study.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».