MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4226287871 · doi:10.1186/s40317-021-00270-y

Strong thermal stratification reduces detection efficiency and range of acoustic telemetry in a large freshwater lake

2021· article· en· W4226287871 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAnimal Biotelemetry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryUniversity of WindsorThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Fish and Wildlife ServiceMitacsGreat Lakes Fishery CommissionNew York State Department of Environmental Conservation
Mots-clésThermoclineTelemetryWater columnStratification (seeds)Acoustic attenuationSpeed of soundAttenuationOceanographyEnvironmental scienceSound (geography)Range (aeronautics)AcousticsGeologyInfrasoundBiologyPhysicsMaterials scienceTelecommunicationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The successful use of acoustic telemetry to detect fish hinges on understanding the factors that control the acoustic range. The speed-of-sound in water is primarily a function of density, and in freshwater lakes density is primarily driven by temperature. The strong seasonal thermal stratification in the Great Lakes represent some of the steepest sound speed gradients in any aquatic system. Such speed-of-sound gradients can refract sound waves leading to greater divergence of acoustic signal, and hence more rapid attenuation. The changes in sound attenuation change the detection range of a telemetry array and hence influence the ability to monitor fish. We use 3 months of data from a sentinel array of V9 and V16 Vemco acoustic fish tags, and a record of temperature profiles to determine how changes in stratification influence acoustic range in eastern Lake Ontario. Result We interpret data from an acoustic telemetry array in Lake Ontario to show that changes in acoustic detection efficiency and range correlate strongly with changes in sound speed gradients due to thermal stratification. The steepest sound speed gradients of 10.38 m s −1 /m crossing the thermocline occurred in late summer, which caused the sound speed difference between the top and bottom of the water column to be greater than 60 m/s. V9 tags transmitting across the thermocline could have their acoustic range reduced from > 650 m to 350 m, while the more powerful V16 tags had their range reduced from > 650 m to 450 m. In contrast we found that when the acoustic source and receiver were both transmitting below thermocline there was no change in range, even as the strength of sound speed gradient varied. Conclusion Changes in thermal stratification occur routinely in the Great Lakes, on timescales between months and days. The acoustic range can be reduced by as much as 50% compared to unstratified conditions when fish move across the thermocline. We recommend that researchers consider the influences of thermal stratification to acoustic telemetry when configuring receiver position.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle