Long‐term effects of tagging fishes with electronic tracking devices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tagging fishes with internal or external electronic tracking devices (acoustic, radio, satellite, or archival tags) is invaluable to behavioural, ecological, and welfare research, but may have adverse effects on the animals studied. While short‐term responses to tagging (e.g., days to weeks) have often been investigated, less information is available on longer‐term impacts (e.g., months to years) and the potential chronic effects of tagging on basic biological needs such as foraging and reproduction. Here, we synthesize existing knowledge from peer‐reviewed acoustic, radio, satellite, and archival tagging articles ( n = 149) and anecdotal accounts ( n = 72) from 36 researchers to assess the effects of tagging over prolonged periods. We identified a dearth of research that has specifically measured or quantified the impacts of tagging over a period longer than a few weeks or months (e.g., median experimental study duration = 33 days; n = 120 articles). Nevertheless, there was limited evidence to support a net negative long‐term impact from the implantation or attachment of electronic devices. Considerations and future research directions are discussed with the goal of generating guidance to the research community and minimizing potentially detrimental impacts to study animals. Given the global application and relevance of electronic tagging research to inform conservation and management of fishes, it is imperative for scientists to continue evaluating how tagging procedures affect animal welfare, fate, and the interpretation of tracking data.
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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 | 0,016 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».