Methods of estimating marine mammal diets: A review of validation experiments and sources of bias and uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diet estimation in marine mammals relies on indirect methods including recovery of prey hard parts from stomachs and feces, quantitative fatty acid signature analysis (QFASA), stable isotope mixing models, and identification of prey DNA in stomach contents and feces. Experimental evidence (9 species/13 studies) shows that digestion strongly influences the proportion and size of otoliths that can be recovered in feces. Number correction factors (NCF) and digestion coefficients have been experimentally determined to reduce the biases in fecal analysis. Correction factors and coefficients have not been determined for diet estimated from stomach contents. QFASA estimates which prey species and amounts must have been eaten to account for the fatty acid composition of the predator. Experimental studies on mammals and seabirds (9 species/10 studies) indicate that accurate estimates of diet can be determined using QFASA. Stable isotope mixing models provide rather coarse taxonomic resolution of diet composition. Prey DNA analysis shows promise as a method to estimate the species composition of diet, but further development and testing is needed to validate its use. Obtaining a representative sample from marine mammal populations is a significant challenge. Therefore, the use of complementary methods is recommended to obtain the most informative results.
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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 | 0,018 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».