Predation research with electronic tagging
Notice bibliographique
Résumé
Predation is a fundamental aspect of ecology that drives ecosystem structure and function. A better understanding of predation can be facilitated by using electronic tags that log or transmit positions of predator or prey species in natural settings, however, there are special considerations that must be made to avoid biased estimates. We provide an overview of the tools available for studying predation with electronic tags including the tag types and analytical tools that can be used to identify where, when and how prey are killed by predators. We also discuss considerations for experimental design when studying predation using electronic tags, including how to minimize effects of capture and tagging procedures. Ongoing innovation and integration of sensors for tags will provide more detailed data about the performance of tagged predators and the fate of tagged prey. Where analysts can effectively resolve the timing of predation using state‐of‐the‐art tags and analytical tools, we foresee exciting advances in our understanding of animal demographics, evolutionary trajectories and management systems. Prospects to develop new tools and approaches for tracking predation while designing studies to more effectively limit bias are an important frontier for understanding ecosystems and addressing human–wildlife conflicts. Given great uncertainties about environmental change and intensifying conflicts between humans and predators, effective study designs integrating electronic tagging to study predation have a promising future in fundamental and applied ecology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».