Networked Animal Telemetry in the Northwest Atlantic and Caribbean Waters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acoustic telemetry, in which transmitters projecting ultrasonic signals carrying unique identification codes are deployed on marine and aquatic animals and detected and logged by acoustic receivers, is becoming a common tool in fisheries science. Collaboration among researchers using this technology has led to the development of telemetry networks that are capable of detecting transmitters at coastwide and even continental scales through the combined coverage of all members’ receivers. Two grassroots telemetry networks in the northwest Atlantic and Caribbean, the Atlantic Cooperative Telemetry (ACT) Network and the FACT Network, began as small-scale efforts among neighboring researchers and have expanded to include shared databases of tagged animals along entire coastlines. A third telemetry network, the Ocean Tracking Network (OTN), has brought additional capacity to the ACT and FACT networks and has provided a focus for telemetry activities in Canadian waters. It has also improved the power and efficiency of telemetry research globally through collaborative, standardized methods for storing, sharing, and processing data. When used in combination with other data collected by traditional fishery research methods and emerging technologies, such as remote sensing and autonomous vehicles, data collected through acoustic telemetry networks can address fundamental but previously unanswered questions about key habitat areas and data-poor species and can yield new insights into the ecology of species that are thought to be well known. Here, we provide an overview of acoustic telemetry networks, including a history of the ACT Network, FACT Network, and OTN and a review of recent and current research that has been made possible through the connections enabled by these networks.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».