Identification of predation events in wild fish using novel acoustic transmitters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Acoustic telemetry is a commonly used tool to gain knowledge about aquatic animal ecology through the study of their movements. In telemetry studies researchers must make inferences regarding the movements and the fates of tagged animals. Until recently, predation has been inferred in telemetry data using a variety of methods including abrupt changes in movement patterns or habitat use. An acoustic telemetry transmitter has been developed to detect predation events of tagged animals, and while they have performed well in controlled laboratory trials, literature regarding the application of these novel transmitters in field settings is limited. The objective of this research was to describe the detection data obtained from field studies using predation tags and propose methods to incorporate this information in decision-making about the fate of tagged animals. We implanted 60 yellow perch (Perca flavescens) with predation transmitters and evaluated their spatial use in a receiver array (34 ha) using a combination of centres of activity, roaming indices, and step length measures to examine detection data. Results Over 5 months, 19 apparent predation events were identified by the transmitters. Roaming indices and centres of activity revealed a variety of detection patterns, including instances of altered behaviour before and after predation that matched tag-indentified predation events, dropped tags post-predation, and detections that ceased post-predation indicating the predator might have left the array. Based on the observed patterns, probable predation was inferred for 15 of 19 triggered tags, with unclear fates for four fish. Conclusions Our study provided a framework to assess the fate of animals tagged with predation transmitters and demonstrate how these tags can contribute to telemetry studies. We showed how detections can be categorized using tag status to compare movement metrics among individuals, provided tools to explore space use surrounding predation events, and synthesized this information to inform uncertainty surrounding tag-identified predation events. Predation tags do not remove all uncertainty about the fate of tagged individuals, but combined with other metrics they increase the likelihood of identifying abnormal movements that could otherwise introduce biased detection histories into studies of small-sized fishes.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».