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Enregistrement W4385330120 · doi:10.1186/s40462-023-00403-3

Acoustic accelerometer transmitters and their growing relevance to aquatic science

2023· review· en· W4385330120 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.

Notice bibliographique

RevueMovement Ecology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNorges Forskningsråd
Mots-clésAnimal ecologyAccelerometerComputer scienceEcologyAccelerationRelevance (law)PopularityData loggerCitizen scienceSampling (signal processing)Data scienceBiologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has recently been great interest in the use of accelerometers onboard electronic transmitters to characterise various aspects of the ecology of wild animals. We review use cases and outline how these tools can provide opportunities for studying activity and survival, exercise physiology of wild animals, the response to stressors, energy landscapes and conservation planning tools, and the means with which to identify behaviours remotely from transmitted data. Accelerometer transmitters typically send data summaries to receivers at fixed intervals after filtering out static acceleration and calculating root-mean square error or overall dynamic body action of 2- or 3-axis acceleration values (often at 5-12.5 Hz) from dynamic acceleration onboard the tag. Despite the popularity of these transmitters among aquatic ecologists, we note that there is wide variation in the sampling frequencies and windows used among studies that will potentially affect the ability to make comparisons in the future. Accelerometer transmitters will likely become increasingly popular tools for studying finer scale details about cryptic species that are difficult to recapture and hence not suitable for studies using data loggers. We anticipate that there will continue to be opportunities to adopt methods used for analysing data from loggers to datasets generated from acceleration transmitters, to generate new knowledge about the ecology of aquatic animals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,246 · 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