Associations on land and at sea? A pilot study on the utility of proximity loggers to assess inter-individual relationships in colonial seabirds
Notice bibliographique
Résumé
Accurate and extensive data collection is essential for understanding animal sociality, but collecting associations between individuals remains challenging. Animals often associate and interact outside of the range of an observer, especially in environments such as underwater or underground. However, the development of proximity loggers using Bluetooth and radio frequency to detect associations allows scientists to access behavioural information that would otherwise be impossible to collect. Here we examined the use of a logger with a proximity feature to capture associations between Atlantic puffin individuals and assessed how it could complement observations social network studies. To understand the capabilities of the logger, we tested the effect of distance on signal strength and proportion of associations detected, as well as the proportion of contacts recorded by each logger in a dyad, in lab-based and field environments. Thereafter, we tested the loggers on live Atlantic puffins and compared their performance against visual observations. As expected, signal strength decreased with distance, and lab-based values were more consistent than in the field. The proportion of contacts successfully processed decreased with distance, but our experiment in the field was more reliable, probably because we used a lower logger density, limiting opportunities for interference among units. More importantly, the loggers identified more putative associations than detected by observations, including many when and where individuals were not under observation. We also demonstrate that Atlantic puffins that associate frequently on land also associate frequently at sea. Our results bring new insight into the understanding of Atlantic puffin social behaviours, particularly at times and in locations challenging to monitor.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».