Recent Bayesian stable-isotope mixing models are highly sensitive to variation in discrimination factors
Notice bibliographique
Résumé
Stable isotopes are now used widely in ecological studies, including diet reconstruction, where quantitative inferences about diet composition are derived from the use of mixing models. Recent Bayesian models (MixSIR, SIAR) allow users to incorporate variability in discrimination factors (delta13C or delta15N), or the amount of change in either delta13C or delta15N between prey and consumer, but to date there has been no systematic assessment of the effect of variation in delta13C or delta15N on model outputs. We used whole blood from Common Terns (Sterna hirundo) and muscle from their common prey items (fish and euphausiids) to build a series of mixing models in SIAR (stable isotope analysis in R) using various discrimination factors from the published literature for marine birds. The estimated proportion of each diet component was affected significantly by delta13C or delta15N. We also use recently published stable-isotope data on the reliance of critically endangered Balearic Shearwaters (Puffinus mauretanicus) on fisheries discards to show that discrimination factor choice can have profound implications for conservation and management actions. It is therefore crucial for researchers wishing to use mixing models to have an accurate estimate of delta13C and delta15N, because quantitative diet estimates can help to direct future research or prioritize conservation and management actions.
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».