Electronic tagging and tracking aquatic animals to understand a world increasingly shaped by a changing climate and extreme weather events
Notice bibliographique
Résumé
Despite great promise for understanding the impacts and extent of climate change and extreme weather events on aquatic animals, their species, and ecological communities, it is surprising that electronic tagging and tracking tools, like biotelemetry and biologging, have not been extensively used to understand climate change or develop and evaluate potential interventions that may help adapt to its impacts. In this review, we provide an overview of methodologies and study designs that leverage available electronic tracking tools to investigate aspects of climate change and extreme weather events in aquatic ecosystems. Key interventions to protect aquatic life from the impacts of climate change, including habitat restoration, protected areas, conservation translocations, mitigations against interactive effects of climate change, and simulation of future scenarios, can all be greatly facilitated by using electronic tagging and tracking. We anticipate that adopting animal tracking to identify phenotypes, species, or ecosystems that are vulnerable or resilient to climate change will help in applying management interventions such as fisheries management, habitat restoration, invasive species control, or enhancement measures that prevent extinction and strengthen the resilience of communities against the most damaging effects of climate change. Given the scalability and increasing accessibility of animal tracking tools for researchers, tracking individual organisms will hopefully also facilitate research into effective solutions and interventions against the most extreme and acute impacts on species, populations, and ecosystems.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».