Re‐weighing the 5% tagging recommendation: assessing the potential impacts of tags on the behaviour and body condition of bats
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Considerable advances and breakthroughs in wildlife tracking technology have occurred in recent years, allowing researchers to gain insights into the movements and behaviours of a broad range of animals. Considering the accessibility and increase in use of tracking devices in wildlife studies, it is important to better understand the effects on these on animals. Our endeavour revisits a guideline established in 1988, which proposes that bats may encounter body condition or health problems and alter their behaviour when carrying tags weighing more than 5% of their body mass. Through a systematic literature review, we conducted a meta‐analysis to identify the impacts of tags on bats, including 367 papers from 1976 to 2023 that discussed, mentioned, employed, or quantified tagging of bats. We noted that the proportion of studies exceeding the 5% rule has not changed in recent years. However, the impact of tags was quantified in few studies for behaviour (n = 7) and body condition (n = 10) of bats. We were unable to assess whether tags weighing less or more than 5% of the bat's body mass impacted bats, but our meta‐analysis did identify that tags, irrespective of mass, affect the behaviour and body condition of bats. Although the overall magnitude of measured effects of tags on bats was small, progress has been made to advance our understanding of tag mass on bats. Naturally, there is a bias in reporting of significant results, illustrating the need of reporting results when there is no apparent effect of tags on bats. Our findings highlight the need for rigorous reporting of behaviour and body condition data associated with tagging of animals and illustrate the importance for studies comparing how tracking devices of different dimensions and masses may impact bat species to ensure research meets rigorous ethical standards.
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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 | 0,153 | 0,432 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».