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Enregistrement W4404997534 · doi:10.1186/s40317-024-00386-x

Performance of a fine-scale acoustic positioning system for monitoring temperate fish behavior in relation to offshore marine developments

2024· article· en· W4404997534 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

RevueAnimal Biotelemetry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish <Actinopterygii>Scale (ratio)BiologyTemperate climateFisherySubmarine pipelineMarine fishRelation (database)EcologyOceanographyComputer scienceGeographyCartographyGeologyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid global expansion of offshore wind farms, tidal, and wave technologies signifies a new era of renewable energy development. While a promising means to combat the impacts of climate change, such developments necessitate fine-scale monitoring of biological communities to determine impacts associated with construction, operation, and eventual decommission. Here, we evaluate the performance of a gridded, Innovasea Systems, Inc. fine-scale acoustic telemetry positioning system (FSPS, n = 20 acoustic receivers) for tracking behaviors of diverse, temperate fish assemblages in relation to a subsea cable route supporting the Ørsted offshore wind development in coastal New York. We examined array performance through positioning error derived from receiver reference transmitters and tracked animals (n = 260) comprising 17 species of teleost and elasmobranch. We evaluated the effects of environmental variables (temperature, tilt, noise, and depth), transmitter power, individual movement rates, and receiver loss on horizontal positioning error (HPE) and route mean squared error (RMSE). Across a 16-month deployment period, many positions were derived for Atlantic sturgeon (n = 2,612), black sea bass (n = 9,175), clearnose skate (n = 10,306), summer flounder (n = 13,304), and little skate (n = 15,186), suggesting that these species may serve as sentinel candidates for assessing behavioral changes following construction, operation, and decommission. We found that receivers placed at the boundary of the grid exhibited higher HPE and RMSE, however these errors did not significantly change despite large receiver losses (25%). Generalized Linear Models revealed that temperature, noise, tilt, and depth were often significant predictors of HPE and RMSE, however, a substantial amount of variance was not explained by the models (~ 70%). Average movement rates ranged from 1.1 m s−1 (common thresher shark) to 0.03 m s−1 (little skate and summer flounder) but had minimal effects on positioning error. Finally, we observed that higher transmitter powers (158 dB) may lead to higher and more variable HPE values. Overall, these findings provide new insight into the drivers of FSPS array performance and illustrate their broad utility for monitoring fish behavior associated with offshore marine developments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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