Estimating trophic position in marine and estuarine food webs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Structural or binary approaches, based on presence‐absence of feeding links, are the most common method of assembling food webs and form the basis of the most well explored food web models. Binary approaches to assembling feeding links are often criticized as being less powerful and accurate than flow‐based methods. To test this assumption we compared binary estimates of trophic position with estimates based on stable isotope values of nitrogen (δ 15 N). For 366 species from eight marine and estuarine food webs we compared trophic position estimates based on binary (presence‐absence) feeding links with estimates based on the stable isotope of nitrogen (δ 15 N). For a subset of 127 fish species in four of the webs we further compared trophic position estimates based on gut content analysis using a flow‐based algorithm using data from FishBase.org with binary and δ 15 N estimates. Across all species and webs binary estimates of trophic position were strongly correlated (R = 0.644) with δ 15 N estimates. On average binary estimates differed from baseline corrected δ 15 N estimates by 2.33% for mean trophic position and 6.57% for maximum trophic position. On average the difference between binary δ 15 N estimates was 0.14 of a trophic level. For the subset of 127 fish species binary estimates performed similarly or more accurately in predicting δ 15 N values than the flow‐based estimates. Binary approaches to assembling feeding links are often criticized as being less powerful and accurate than flow‐based methods. Our results show a high concordance between binary and δ 15 N estimates of trophic position as well as showing that in some cases binary estimates are better predictors of δ 15 N than flow‐based estimates, reaffirming the robustness of the structural approach to assembling food webs. Additional cross‐validation studies in other ecosystems are necessary to determine whether our results can be generalized to terrestrial and freshwater ecosystems.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 découle