Space‐time tradeoffs in the development of precipitation‐based isoscape models for determining migratory origin
Notice bibliographique
Résumé
Precipitation stable isotope patterns over continental scales provide a fundamental tool for tracking origins of migratory species. Hydrogen isotopes from rain and environmental waters are assimilated into animal tissues and may thereby reveal the location where tissues were synthesized. Predictive isotopic maps (or isoscapes) of stable hydrogen isotope values in precipitation ( δ 2 H p ) are typically generated by time‐averaging observations from a global network of stations that have been sampled irregularly in space and time. We previously demonstrated that restricting the temporal range in δ 2 H p isoscapes to biologically relevant time frames did not improve predictions of geographic origin for two migratory species in North America and Europe; rather, it decreased the accuracy of assignment. Here, we examined whether the reduction in assignment accuracy stemmed from a decrease in the number of sampling stations available to support isoscape development for shorter time periods. Multiple regression models were used to predict the hydrogen isotope composition in precipitation using isotopic measurements from each station along with a suite of independent variables. The reduction in the number of stations with δ 2 H p measurements used to estimate isoscape model parameters did not alter the accuracy and precision of assignments consistently. We also examined accuracy across a range of reduced station numbers and found that mean accuracy was affected only at very low numbers of stations, indicating that the spatial isotopic patterns in precipitation that are useful for assignment applications can be characterized with data from relatively limited data stations. The number and spatial distribution of stations may have more influence when geostatistical models are used to generate isoscapes, as they incorporate spatial correlation in the dataset. The results can be used to guide future research in understanding how data availability and constraints in creating δ 2 H p isoscapes may affect predictions of geographic origins.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».