MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2017639101 · doi:10.1890/07-0058.1

IMPROVED ESTIMATES OF CERTAINTY IN STABLE-ISOTOPE-BASED METHODS FOR TRACKING MIGRATORY ANIMALS

2008· article· en· W2017639101 sur OpenAlex
Michael B. Wunder, D. Ryan Norris

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationStatisticsRange (aeronautics)EcologyMatching (statistics)EconometricsBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of stable-hydrogen isotopes (deltaD) has become a common tool for estimating geographic patterns of movement in migratory animals. This method relies on broad and relatively predictable geographic patterning in deltaD values of precipitation, but these patterns are not estimated without error. In addition, deltaD measurements are relatively imprecise, particularly for organic tissue. Most models for estimating geographic locations have ignored these sources of error. Common modeling approaches include regression, range-matching, and likelihood-based assignment tests (including discriminant analysis). Here, we show the benefits of a simple stochastic extension to likelihood-based assignment tests that incorporates two estimable sources of error and describe the resulting influence on the certainty of assigning breeding origins for wintering American Redstarts (Setophaga ruticilla), a small Nearctic-Neotropical migratory bird. Through simulation, we incorporated both spatial interpolation error associated with models of deltaD in precipitation and analytical error associated with the measurement of deltaD in tissue samples. In general, assignments that did not include these sources of error fell within the ranges of the stochastic results, but the difference in proportion of birds assigned to any one breeding region varied by as much as 54%. To explore how the distribution of assignments generated from error models influenced the application of these results, we developed a simple model of winter habitat loss. We removed the proportion of Redstarts wintering at a particular site from the global population and then used the isotope-based assignments to predict the resulting population declines for each breeding region. This gave distributions of change in population sizes, some of which included no change or even a population increase. The sources of error we modeled may challenge the degree of certainty in the use of stable-isotope-based data on connectivity to predict population dynamics of migratory animals. We suggest that stronger inference will result from incorporating these sources of error into future studies that use deltaD or other stable isotopes to infer the geographic origin of individuals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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