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Enregistrement W2037086940 · doi:10.1139/f01-203

Using bioenergetics models to predict stable isotope ratios in fishes

2002· article· en· W2037086940 sur OpenAlexvenueno aff
Chris J. Harvey, Paul C. Hanson, Timothy E. Essington, Paul B. Brown, James F. Kitchell

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Academy of Sciences of Ukraine
Mots-clésSalvelinusTrophic levelTroutPredationBioenergeticsRainbow troutStable isotope ratioCoregonus clupeaformisCoregonusIsotope analysisBiologyEnvironmental scienceEcologyFood webFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To describe temporal dynamics of stable isotope ratios in fishes, we developed a bioenergetics-based model that links isotope ratios to growth, as influenced by fish size, temperature, diet, and prey quality. The model includes error terms for isotope ratios, diet proportions, and fractionation. The model accurately predicted temporal δ15N dynamics of lake trout (Salvelinus namaycush) in a diet-switch experiment but was less successful for δ13C, possibly because of variable fractionation. The model was then used in three heuristic applications. In a diet-validation scenario, a model derived from limited knowledge of rainbow smelt (Osmerus mordax) diet reasonably estimated δ13C and δ15N compared with a null model but inaccurately estimated prey consumption. In a scenario where adult lake trout briefly cannibalized stocked lake trout fingerlings, the detectability of a cannibalism-induced δ15N increase depended on predator size, duration of cannibalism, and sample size. In a scenario where seasonal isotopic variability occurred at the base of a food web, variation propagated to higher trophic levels depended on consumer size and diet. Our approach is most valuable when used to examine multiple diet combinations that produce observed stable isotope ratios; one can then identify the most reasonable diets through field tests or other observations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,177 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations128
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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