A case for restoring unity between biotelemetry and bio-logging to enhance animal tracking research
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring animals with electronic tags is an increasingly important tool for fundamental and applied ecological research. Based on the size of the system under study, the ability to recapture the animal, and research medium (e.g., aerial, freshwater, saltwater, terrestrial), tags selected may either log data in memory (bio-logging), transmit it to a receiver or satellite (biotelemetry), or have a hybrid design. Over time, we perceive that user groups are diverging based on increasing use of technology specific terms, favouring either bio-logging or biotelemetry. It is crucial to ensure that a divide does not become entrenched in the community because it will likely hinder efforts to advance field and analytical methods and reduce accessibility of animal tracking with electronic tags to early-career and new researchers. We discuss the context for this emerging problem and the evidence that this is manifesting within the scientific community. Finally, we suggest how the animal tracking community may work to address this issue to maximize the benefits of information transfer and integration between users of the two technologies.
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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 | 0,268 | 0,230 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,037 |
| Communication savante | 0,020 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».