Literature compilation for: The rise of animal biotelemetry and genetics research data integration
Notice bibliographique
Résumé
The advancement and availability of innovative animal biotelemetry and genomic technologies are improving our understanding of how the movements of individuals influence gene flow within and between populations and ultimately drive evolutionary and ecological processes. There is a growing body of work that is integrating what were once disparate fields of biology, and here we reviewed the published literature up until January 2023 (139 papers) to better understand the drivers of this research and how it is improving our knowledge of animal biology. The review showed that the predominant drivers for this research were: i) understanding how individual-based movements affect animal populations, ii) analyzing the relationship between genetic relatedness and social structuring, and iii) studying how the landscape affects the flow of genes, and how this is impacted by environmental change. However, there was a divergence between taxa as to the most prevalent research aim, and the methodologies applied. We also found that after 2010 there was an increase in studies that integrated the two data types using innovative statistical techniques instead of analyzing the data independently using traditional statistics from the respective fields. This new approach greatly improved our understanding of the link between the individual, the population, and the environment and is being used to better conserve and manage species. We discuss the challenges and limitations, as well as the potential for growth and diversification of this research approach. The paper provides a guide for researchers who wish to consider applying these disparate disciplines and advancing the field.
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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 | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,114 | 0,078 |
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 ».