Diet tracing in ecology: Method comparison and selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Determining diet is a key prerequisite for understanding species interactions, food web structure and ecological dynamics. In recent years, there has been considerable development in both the methodology and application of novel and more traditional dietary tracing methods, yet there is no comprehensive synthesis that systematically and quantitatively compares the different approaches. Here we conceptualise diet tracing in ecology, provide recommendations for method selection, and illustrate the advantages of method integration. We summarise empirical evidence on how different methods quantify diet mixtures, by contrasting estimates of dietary proportions from multiple methods applied to the same consumer‐resource datasets, or from experimental studies with known diet compositions. Our data synthesis revealed an urgent need for more experiential comparisons among the dietary methods. The comparison of diet quantifications from field observations showed that different techniques aligned well in cases with less than six diet items, but diverged considerably when applied to more complex diet mixtures. Efforts are ongoing to further advance dietary estimation, including how reliably compound specific stable isotope analyses and fatty acid profiles can quantify more prey items than bulk stable isotope analyses. Similarly, DNA analyses, which can depict trophic interactions at a higher resolution than any other method, are generating new ways to better quantify diets and differentiate among life‐stages of prey. Such efforts, combined with more empirical testing of each dietary method and establishment of open data repositories for dietary data, promise to greatly advance community and ecosystem ecology.
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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 | 0,519 | 0,635 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».