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Enregistrement W4413415487 · doi:10.1139/er-2025-0147

Global trends in aquatic animal satellite telemetry studies

2025· article· en· W4413415487 sur OpenAlexaffvenue
Jessica A. Robichaud, Anne L. Haley, Luc LaRochelle, Joseph Dello Russo, Joel Zhang, Lauren Lawson, Jordanna N. Bergman, Eric Jolin, Jamie C. Madden, Jordan K. Matley, Natalie V. Klinard, Ana Paula Barbosa Martins, Steven T. Kessel, Charlie Huveneers, Michael J. W. Stokesbury, Nigel E. Hussey, Steven J. Cooke, Morgan L. Piczak

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensAcadia UniversityUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of WindsorWilfrid Laurier UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemetryEnvironmental scienceSatelliteRemote sensingEcologyGeographyBiologyTelecommunicationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Satellite telemetry has revolutionized the study of aquatic animal movement by enabling high-resolution tracking across vast spatial and temporal scales. Here we undertake a global systematic review of studies since 1982 to summarise state of knowledge by taxonomic group, sample size, life history stage studied, and tracking mode (i.e., archival vs. near real-time). We then classify studies according to defined research and management themes, highlight geographic trends aligned with FAO major fishing areas, and examine how these themes are distributed globally. Of a total of 1137 studies, encompassing over 30 000 tagged individuals across diverse aquatic taxa, mammals, fish, and reptiles were the most studied. Research has largely focused on marine systems, particularly in the northern Atlantic and Pacific, but freshwater ecosystems remain underrepresented. Most studies explored general movement patterns, with fewer addressing applied conservation topics such as movement barriers or protected area effectiveness. Overall, integration with complementary methods (e.g., genetic or physiological sampling) was limited. Addressing identified gaps in underrepresented taxa (e.g., invertebrates), regions (e.g., the Indian Ocean), and emerging topics (e.g., climate change responses) will be critical to fully realize the potential of satellite telemetry for conservation and management of aquatic biodiversity.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,285 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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