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Enregistrement W2767534468 · doi:10.1642/auk-17-143.1

Stable isotope mixing models fail to estimate the diet of an avian predator

2017· article· en· W2767534468 sur OpenAlexaffabout
Barry G. Robinson, Alastair Franke, Andrew E. Derocher

Notice bibliographique

RevueThe Auk · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationMixing (physics)Prior probabilityBayesian probabilityStable isotope ratioIsotope analysisEcologyIsotopePredatorBiologyEnvironmental scienceStatisticsMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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