Using bioenergetics models to predict stable isotope ratios in fishes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».