Contrasting assignment of migratory organisms to geographic origins using long‐term versus year‐specific precipitation isotope maps
Notice bibliographique
Résumé
Summary As a result of predictable large‐scale continental gradients in the isotopic composition of precipitation, stable isotopes of hydrogen (δ 2 H) are useful endogenous markers for delineating long‐distance movements of animals. Models to predict patterns of δ 2 H in precipitation (δ 2 H p ), and consequently determine likely geographic origin of migratory animals, have traditionally used static, amount‐weighted long‐term average values of δ 2 H p over the growing season. However, animal tissues reflect H incorporated from food webs that integrate precipitation over a single year's growing season or portions thereof. Inter‐annual variation in precipitation and other climatic variables may lead to deviations from predictions derived from long‐term mean precipitation isotopic values and could therefore lead to assignment errors for specific years and locations that are atypical. We examined whether using biologically relevant short‐term δ 2 H p isoscapes can improve estimates of geographic origin in comparison with long‐term isoscapes. Using δ 2 H data from known‐origin tissues of two migratory organisms in North America and Europe, we compared the accuracy, precision and similarity of assigned origins using both short‐ and long‐term δ 2 H p isoscapes. Relative to long‐term δ 2 H p isoscapes, using short‐term isoscapes for assignment often resulted in dissimilar regions of likely origin but did not significantly improve accuracy or precision. This was likely due to reduced spatial coverage in the data used to generate the short‐term δ 2 H p isoscapes. We suggest that continued efforts to collect precipitation isotope data with a large spatiotemporal range will benefit future research on incorporating temporal variation in the amount and isotopic composition of precipitation into geospatial assignment models.
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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 ».