An updated global data set for diet preferences in terrestrial mammals: testing the validity of extrapolation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diet is a key trait of an organism's life history that influences a broad spectrum of ecological and evolutionary processes. Kissling et al. (2014; Ecology and Evolution 4: 2913–2930) compiled a species‐specific data set of diet preferences of mammals for 38% of a total of 5364 terrestrial mammalian species assessed for the International Union for Conservation of Nature's Red List, to facilitate future studies. The authors imputed dietary data for the remaining 62% by using extrapolation from phylogenetic relatives. We collected dietary information for 1261 mammalian species for which data were extrapolated by Kissling et al. (2014), in order to evaluate the success with which such extrapolation can predict true diets. The extrapolation method devised by Kissling et al. (2014) performed well for broad dietary categories (consumers of plants and animals). However, the method performed inconsistently, and sometimes poorly, for finer dietary categories, varying in accuracy in both dietary categories and mammalian orders. The results of the extrapolation performance serve as a cautionary tale. Given the large variation in extrapolation performance, we recommend a more conservative approach for inferring mammalian diets, whereby dietary extrapolation is implemented only when there is a high degree of phylogenetic conservatism for dietary traits. Phylogenetic comparative methods can be used to detect and measure phylogenetic signal in diet. If data for species are needed, then only the broadest feeding categories should be used. This would ensure a greater level of accuracy and provide a more robust data set for further ecological and evolutionary analysis.
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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 | 0,011 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».