The FACT Network: Philosophy, Evolution, and Management of a Collaborative Coastal Tracking Network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The FACT Network (originally the Florida Atlantic Coast Telemetry working group), established in 2007, is a grassroots collaboration that is dedicated to improving the conservation and management of aquatic animals by facilitating data sharing amongst researchers using acoustic telemetry technology, providing a community for scientists, and building stakeholder partnerships. Founded along the eastern Florida coastline, FACT quickly grew in both membership and geographical range to include 93 partner groups along a large portion of the southern U.S. Atlantic seaboard and western Caribbean. This rapid expansion was facilitated by adapting FACT's policies and procedures to meet the growing needs of its members, including implementing an online data sharing system capable of exchanging information with other compatible systems designed by the Ocean Tracking Network (OTN). Less than 13 months from its inception, the FACT database housed 129.5 million detections and metadata for 5,979 tags from 101 projects (85 FACT projects and 16 OTN-based projects). Twice-yearly meetings allow FACT members to interact, building relationships between individuals, which in turn promotes collaboration and data sharing. The success of FACT is attributable to a combination of biogeographical factors; partnerships with the Animal Tracking Network, OTN, and Southeast Coastal Ocean Observing Regional Association; and active membership. In a survey of FACT members, data management services and belonging to a community ranked highest as reasons for joining the network. Future success of the FACT Network will depend on how effectively it can adapt to changing needs and conditions in the scientific landscape. In this paper, we describe the origins, philosophy, and management approach of the FACT Network, with the hope that this information can provide insights into the benefits (and limitations) of future acoustic tracking networks in other regions.
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 | 0,029 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».