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Enregistrement W3047866652 · doi:10.1186/s40317-020-00215-x

Identification of predation events in wild fish using novel acoustic transmitters

2020· article· en· W3047866652 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAnimal Biotelemetry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPredationTelemetryPrey detectionBiologyPredatorPerchEcologyHabitatFish <Actinopterygii>FisheryComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle