Sensitivity of stable isotope mixing models to variation in isotopic ratios: evaluating consequences of lipid extraction
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
Summary 1. Stable isotopes of carbon and nitrogen are increasingly used in studies of animal diet reconstruction via mixing models. However, isotope ratios of both consumer and source tissues can be altered by various amounts of lipids, potentially leading to biased estimates of diet composition when they are not taken into account. 2. We investigated the consequences of lipid correction on the estimation of diet composition with mixing models. Using empirical data from three northern terrestrial trophic systems, we illustrated the direct effects of lipid extraction (LE) on the δ 13 C and δ 15 N of source and consumer tissues and its ultimate effects on the reconstruction of the consumer’s diet. 3. In parallel, we developed a simulation tool in R, called fatsim , to assess sensitivity of mixing models to variation in isotopic ratios of samples from source or consumer tissues. This tool can be used to assess the effect of shifts in isotopic ratios caused by LE, or other sources of variation, in any trophic system and thus aid in decision making regarding lipid removal. 4. Using fatsim , we showed that the potential effects of LE on estimates of diet composition cannot be predicted without simulations, even in relatively simple systems. The sensitivity of a mixing model isotopic shift depends on the complexity of the system (number of sources) and on the relative positions of sources and consumers within the isotopic mixing space. 5. Our study confirms that the presence of lipids in tissues can bias the interpretation of diet reconstruction results. In a given trophic system, testing the sensitivity of a mixing model to LE can help decide whether lipid removal is required in order to avoid this bias.
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 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 | 0,007 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle