Breaking the sticks: a hierarchical change‐point model for estimating ontogenetic shifts with stable isotope data
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Stable isotopes are increasingly used in ecology to investigate ontogenetic shifts in foraging habitat (via δ 13 C) and in trophic level (via δ 15 N). These shifts are in essence an individual‐level phenomenon, requiring repeated measures throughout the life of individuals, i.e. longitudinal data. Longitudinal data require in turn specifying an appropriate covariance structure. Here we present a hierarchical model to jointly investigate individual ontogenetic shifts in δ 13 C and δ 15 N values. 2. In a Bayesian framework, we used a Cholesky decomposition for estimating a moderately‐sized covariance matrix, thereby directly estimating correlations between parameters describing time‐series of isotopic measurements. We offer guidelines on how to select the covariance structure. 3. The approach is illustrated with a hierarchical change‐point (or broken stick) model applied to a data set collected on Southern Elephant Seals, Mirounga leonina . Ontogenetic shifts in foraging habitat, following a juvenile and variable stage, were detected and interpreted as fidelity to a foraging strategy; while ontogenetic shifts in trophic level were more likely the result of complete independence from maternal resources followed by a gradual increase in trophic level as seals aged. 4. Specifying both an appropriate covariance and mean structure enabled us to draw strong inferences on the ecology of an elusive marine predator, and has wide applicability for isotopic ecology provided repeated isotopic measurements are available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».