Sensitivity of stable isotope mixing models to variation in isotopic ratios: evaluating consequences of lipid extraction
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 δ13C and δ15N 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.
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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 | 0,021 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».