Reply to Comment on Grahl-Nielsen et al. (2003): sampling, data treatment and predictions in investigations on fatty acids in marine mammals
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of predator-prey relationships for marinemammals is a prerequisite for understanding theecology of these top marine predators and for appro-priate management of marine resources. Sara Iverson’sresearch group at Dalhousie University and herresearch partners elsewhere have dedicated consider-able resources to attempt to develop a method fordetermining the diet of marine mammals via fatty acid(FA) signature analysis, FASA (see references in Thie-mann et al. 2004a, this volume). The most outspokenskepticism regarding the usefulness of FASA for thisspecific purpose has perhaps been put forward by ourgroup based at the University of Bergen and theNorwegian Polar Institute. With much at stake, it isunderstandable that Iverson and co-workers are sensi-tive to criticism implied by our data and our interpreta-tion of it. Discourse on our disparate views hasoccurred on several occasions including Smith et al.(1997), Thiemann et al. (2004b) and now in the Com-ment by Thiemann et al. (2004a) to our paper on polarbears (Grahl-Nielsen et al. 2003).The criticism of Grahl-Nielsen et al. (2003) by Thie-mann et al. (2004a) focuses on 3 main issues; they con-tend that (1) we use an inappropriate tissue samplingprotocol, (2) our statistical approach is invalid and (3) ourconclusions are unwarranted because we fail to dealwith expected metabolism of fatty acids in mammalianpredators. The contents of Thiemann et al. (2004a) areclosely tied to 2 publications from Iverson’s researchgroup, published after Grahl-Nielsen et al. (2003), Thie-mann et al. (2004b) and Iverson et al. (2004), so this replyaddresses these publications briefly, in addition to thesubject matter raised directly in Thiemann et al. (2004a).
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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 | 0,000 | 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 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».