Estimating internal transmitter and external tag retention by Walleye in the Laurentian Great Lakes over multiple years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Both electronic tags (e.g., acoustic and radio transmitters) and conventional external tags are used to evaluate movement and population dynamics of fish. External tags are also sometimes used to facilitate the recovery of internal electronic tags or other instrumentation because healing can make it difficult to identify fish with internal tags based on appearance alone. With both tag types, tag shedding and failure of electronic tags can affect accuracy and precision of study results. Methods We used a decade (2011–2021) of recapture data for Walleye Sander vitreus tagged in the Laurentian Great Lakes, where fish were double- or triple-tagged with external tags (T-bar, loop, or internal anchor tags) and internal acoustic transmitters, to quantify external tag and internal transmitter shedding and transmitter failure rates. Result In total, 1125 (33%) Walleye were recovered that had retained at least one external tag or internal transmitter. No confirmed cases of transmitter shedding were observed; 15 of 899 transmitters (2%) that were checked for functionality failed prior to the expected battery expiration. The retention of external T-bar tags 1 year after release differed depending on whether the tag was placed anterior or posterior to the secondary dorsal fin (anterior, fish length = 420 mm: 73% retention; anterior, fish length = 700 mm: 73%, posterior: 63%) but was <26% after 4 years for both tag positions and fish sizes. Internal anchor tags had an 88% 1-year retention probability and 81% 4-year retention probability. Loop tags had the highest 1-year retention (89%) but after 4 years retention (28–34% depending on agency) was comparable to that of T-bar tags. Conclusion Better understanding of tag retention characteristics through long-term tagging studies such as this can inform study design, be considered in model design, and ultimately improve inferences from mark–recapture studies.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».