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Enregistrement W4408331894 · doi:10.1093/fshmag/vuaf002

How small can they go? Microelectronic tags for movement ecology of small aquatic organisms

2025· article· en· W4408331894 sur OpenAlexafffund
Robert J. Lennox, Paris M. B. Mastrodimitropoulos, Hugo Flávio, Kristin Cyr, Zhiqun Deng, Steven J. Cooke, Morgan L. Piczak

Notice bibliographique

RevueFisheries · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of WindsorOcean Tracking NetworkDalhousie University
Organismes subventionnairesLiber Ero FoundationFisheries and Oceans CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésEcologyMovement (music)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Miniaturization and optimization of batteries and electric components, as well as new technological innovations, are driving increased use of microelectronic tags to study animals in the wild that are smaller than ever before. Here, we provide an overview of the different alternatives to common electronic tagging and tracking tools used for aquatic research and discuss the research opportunities afforded by these micro tags and the challenges for investigators. We are optimistic that the miniaturization of tags will create opportunities for novel ecological inquiry. A key advance will be to allow investigators to address broader questions at an ecosystem scale about aquatic environments that span small-bodied adult fishes and life stages (i.e., juveniles). However, even the new developments have limitations in what can be tagged, how long tags will last, and their detection distance. Moreover, investigators will need to better understand how to effectively instrument the smallest animals with surgical implants or attachments of tags to maintain fish welfare and minimize alterations of behavior or survival. Collaboration with engineers will be important to assess where the field can go next for miniaturization, which will help to further advance the understanding of small species and early life stages in rivers, lakes, estuaries, and oceans.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,174 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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