A scalable, satellite-transmitted data product for monitoring high-activity events in mobile aquatic animals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A growing number of studies are using accelerometers to examine activity level patterns in aquatic animals. However, given the amount of data generated from accelerometers, most of these studies use loggers that archive acceleration data, thus requiring physical recovery of the loggers or acoustic transmission from within a receiver array to obtain the data. These limitations have restricted the duration of tracking (ranging from hours to days) and/or type of species studied (e.g., relatively sessile species or those returning to predictable areas). To address these logistical challenges, we present and test a satellite-transmitted metric for the remote monitoring of changes in activity, measured via a pop-off satellite archival tag (PSAT) with an integrated accelerometer. Along with depth, temperature, and irradiance for geolocation, the PSAT transmits activity data as a time-series (ATS) with a user-programmable resolution. ATS is a count of high-activity events, relative to overall activity/mobility during a summary period. An algorithm is used to identify the high-activity events from accelerometer data and reports the data as a count per time-series interval. Summary statistics describing the data used to identify high-activity events accompany the activity time-series. In this study, we first tested the ATS activity metric through simulating PSAT output from accelerometer data logger archives, comparing ATS to vectorial dynamic body acceleration. Next, we deployed PSATs with ATS under captive conditions with cobia (Rachycentron canadum). Lastly, we deployed seven pop-off satellite archival tags (PSATs) able to collect and transmit ATS in the wild on adult sandbar sharks (Carcharhinus plumbeus). In the captive trials, we identified both resting and non-resting behavior for species and used logistic regression to compare ATS values with observed activity levels. In captive cobia, ATS was a significant predictor of observed activity levels. For 30-day wild deployments on sandbar sharks, satellites received 57.4–73.2% of the transmitted activity data. Of these ATS datapoints, between 21.9 and 41.2% of records had a concurrent set of temperature, depth, and light measurements. These results suggest that ATS is a practical metric for remotely monitoring and transmitting relative high-activity data in large-bodied aquatic species with variable activity levels, under changing environmental conditions, and across broad spatiotemporal scales.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».