Characterization of forage fish and invertebrates in the Northwestern Hawaiian Islands using fatty acid signatures: species and ecological groups
Notice bibliographique
Résumé
The fat content and fatty acid (FA) composition of 100 species of fishes and invertebrates (n = 2190) that are potential key forage species of the critically endangered monk seal in the Northwestern Hawaiian Islands were determined. For analysis, these species were classified into 47 groups based on a range of shared factors such as taxonomy, diet, ecological subsystem, habitat, and commercial interest. Hierarchical cluster and discriminant analyses of the 47 groups using 15 major FAs revealed that groups of species with similar FA composition associated into 5 functional groups: herbivores, planktivores, carnivores (which also included piscivores and omnivores), crustaceans, and cephalopods. Discriminant analyses performed on the 4 main functional groups separately revealed that herbivores, planktivores, and crustaceans could be readily differentiated on the basis of their FA signatures, with 97.7, 87.2, and 81.5% of individuals correctly classified, respectively. Classification success was lower within the carnivores (75.5%), which indicates that some groups of carnivorous species likely exhibit highly similar diets and/or ecology, rendering their FA signatures harder to differentiate. Despite a relatively broad overlap, most groups were reasonably well classified (> 75% success). Five groups had < 60% classification success; these taxa were better explained by separately considering individual factors such as species, diet, or ecology rather than the full range of shared factors. The agreement of the FA signatures with ecologically based groupings indicates they can be used to characterize the fish and invertebrate community in this highly complex subtropical ecosystem. These data provide crucial information on the distinctions and overlaps in the diets of reef fish and invertebrates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».