Multi‐tissue stable‐isotope analyses can identify dietary specialization
Notice bibliographique
Résumé
Summary Individual specialization along one or more niche axes is now recognized as an integral and ubiquitous aspect of populations. A major challenge, however, is quantifying the level of specialization using robust metrics that are applicable across species and ecosystems. Measuring stable‐isotope values in multiple tissues with different isotopic turnover rates could be one mechanism for quantifying specialization. We used simulation studies of stable‐isotope values to investigate how the recently proposed relative index of specialization varies in relation to variance in prey isotope values, diet–tissue discrimination factors, specialist group size and tissue half‐life, and applied specialization metrics to two systems – Australian freshwater fish and marine birds in the Canadian Arctic. In all simulations, populations comprised entirely of generalists were easily separated from those with even small amounts (5%) of individual specialization. In some cases, however, specialization measured using isotope values with bimodal distributions may appear similar to those with univariate distributions, but this can be detected by examining the original data. All fish and bird species examined showed varying degrees of individual specialization. Analysing stable isotopes in multiple tissues can provide a useful index of the degree of specialization within a population that can be compared to the same metric measured in other groups or species.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».