Regional-scale variability in the movement ecology of marine fishes revealed by an integrative acoustic tracking network
Notice bibliographique
Résumé
Marine fish movement plays a critical role in ecosystem functioning and is increasingly studied with acoustic telemetry. Traditionally, this research has focused on single species and small spatial scales. However, integrated tracking networks, such as the Integrated Tracking of Aquatic Animals in the Gulf of Mexico (iTAG) network, are building the capacity to monitor multiple species over larger spatial scales. We conducted a synthesis of passive acoustic monitoring data for 29 species (889 transmitters), ranging from large top predators to small consumers, monitored along the west coast of Florida, USA, over 3 yr (2016-2018). Space use was highly variable, with some groups using all monitored areas and others using only the area where they were tagged. The most extensive space use was found for Atlantic tarpon Megalops atlanticus and bull sharks Carcharhinus leucas . Individual detection patterns clustered into 4 groups, ranging from occasionally detected long-distance movers to frequently detected juvenile or adult residents. Synchronized, alongshore, long-distance movements were found for Atlantic tarpon, cobia Rachycentron canadum , and several elasmobranch species. These movements were predominantly northbound in spring and southbound in fall. Detections of top predators were highest in summer, except for nearshore Tampa Bay where the most detections occurred in fall, coinciding with large red drum Sciaenops ocellatus spawning aggregations. We discuss the future of collaborative telemetry research, including current limitations and potential solutions to maximize its impact for understanding movement ecology, conducting ecosystem monitoring, and supporting fisheries management.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».