Hitting the moving target: modelling ontogenetic shifts with stable isotopes reveals the importance of isotopic turnover
Notice bibliographique
Résumé
Ontogenetic niche shifts are widely prevalent in nature and are important in shaping the structure and dynamics of ecosystems. Stable isotope analysis is a powerful tool to assess these shifts, with δ(15) N providing a measure of trophic level and δ(13) C a measure of energy source. Previous applications of stable isotopes to study ontogenetic niche shifts have not considered the appreciable time lag between diet and consumer tissue associated with isotopic turnover. These time lags introduce significant complexity into field studies of ontogenetic niche shifts. Juvenile Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) migrate from freshwater to marine ecosystems and shift their diet from feeding primarily on invertebrates to feeding primarily on fish. This dual ontogenetic habitat and diet shift, in addition to the long time lag associated with isotopic turnover, suggests that there is potential for a disconnect between the prey sources that juvenile salmon are consuming, and the inferred prey sources from stable isotopes. We developed a model that considered ontogenetic niche shifts and time lags associated with isotopic turnover, and compared this 'ontogeny' model to one that considered only isotopic turnover. We used a Bayesian framework to explicitly account for parameter uncertainty. Data showed overwhelming support for the ontogeny model relative to the isotopic turnover model. Estimated variables from best model fits indicate that the ontogeny model predicts a much greater reliance on fish prey than does the stomach content data. Overall, we found that this method of quantifying ontogenetic niche shifts effectively accounted for both isotopic turnover and ontogenetic diet shifts; a finding that could be widely applicable to a variety of systems.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».