Independent testing of PIT tags for fisheries research: a framework for standardization and performance evaluation
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.
Notice bibliographique
Résumé
Passive integrated transponder (PIT) tags are widely used to track animal movements and survival. Rigorous testing protocols are necessary to ensure reliability in PIT tag performance and resulting data across various environmental conditions. This study aimed to document a comprehensive testing framework for PIT tags as a model for the broader biotelemetry community and to showcase how independent evaluations can validate the performance of new PIT tag offerings against established regional performance criteria. Independent testing and adherence to regionally applied standards were key components of this effort. The Voda IQ HQ12, HQ10, HQ9, and HQ8 PIT tags were evaluated through a series of independent tests, including assessment of physical dimensions, electrical parameter testing, and proximity evaluations. The HQ10 and HQ9 tags passed all performance criteria, while the HQ12 tag excelled in most areas but exceeded the region's maximum weight threshold by 0.0022g. Despite this, the HQ12 tag showed strong detection efficiency and read range, particularly in challenging environments like the Bonneville Corner Collector. The HQ8 tags, while showing a more limited read range, offer advantages in applications requiring minimal tag burden. Independent testing played a crucial role in validating the performance of these tags under established protocols. This study underscores the importance of rigorous testing for PIT tags to ensure reliability across diverse environmental conditions. Independent evaluations like these not only inform stakeholders, but also encourage the adoption of new technologies and vendors. The methods and results presented here offer a valuable model for testing new biotelemetry technologies, applicable across different species, ecosystems, and monitoring programs worldwide.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle