Introduction to the theme issue: Measuring physiology in free-living animals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract By describing where animals go, biologging technologies (i.e. animal attached logging of biological variables with small electronic devices) have been used to document the remarkable athletic feats of wild animals since the 1940s. The rapid development and miniaturization of physiologging (i.e. logging of physiological variables such as heart rate, blood oxygen content, lactate, breathing frequency and tidal volume on devices attached to animals) technologies in recent times (e.g. devices that weigh less than 2 g mass that can measure electrical biopotentials for days to weeks) has provided astonishing insights into the physiology of free-living animals to document how and why wild animals undertake these extreme feats. Now, physiologging, which was traditionally hindered by technological limitations, device size, ethics and logistics, is poised to benefit enormously from the on-going developments in biomedical and sports wearables technologies. Such technologies are already improving animal welfare and yield in agriculture and aquaculture, but may also reveal future pathways for therapeutic interventions in human health by shedding light on the physiological mechanisms with which free-living animals undertake some of the most extreme and impressive performances on earth. This article is part of the theme issue ‘Measuring physiology in free-living animals (Part I)’.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,022 |
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 ».