Stable isotope mixing models fail to estimate the diet of an avian predator
Notice bibliographique
Résumé
Predation can shape community structure, so understanding the diet of predators is an important aspect of ecology. Stable isotope analysis using Bayesian mixing models is a potentially powerful method of estimating diet, but results are often ambiguous. A commonly cited advantage of Bayesian mixing models is the ability to include informative priors, which can improve precision and accuracy of mixing model results. However, factors such as a large number of potential prey and high amounts of variation and correlation among isotopic signatures of prey can lead to imprecise estimate of diet when Bayesian mixing models are used. In this study, we tested the efficacy of using Bayesian mixing models for stable isotopes to estimate the diet of Arctic Peregrine Falcon (Falco peregrinus tundrius) nestlings in Nunavut, Canada, consuming a diversity of terrestrial and marine prey. In addition to stable isotopes, we also estimated diet composition by monitoring peregrine nests with motion-sensitive cameras. Stable isotope analysis was conducted using blood plasma samples collected weekly from nestlings and tissue samples from all prey groups they consumed. Uninformed mixing models, based on stable isotopes alone, had wide credible intervals around diet estimates, which indicated lemmings (Lemmus trimucronatus and Dicrostonyx groenlandicus) were the main contributor to diets. In contrast, diet estimated with motion-sensitive cameras had high precision and indicated that insectivorous birds were the dominant prey consumed. When informative priors from motion-sensitive camera data were included in Bayesian mixing models, resulting diet estimates had narrow credible intervals and generally reflected the priors. We conclude that with our data stable isotope analysis alone is inaccurate for monitoring the diet of Arctic Peregrine Falcons, but motion-sensitive cameras at nest sites provide a viable alternative method.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».