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Enregistrement W2808082981 · doi:10.3390/su10062010

Re-Evaluation of the Impacts of Dietary Preferences on Macroinvertebrate Trophic Sources: An Analysis of Seaweed Bed Habitats Using the Integration of Stable Isotope and Observational Data

2018· article· en· W2808082981 sur OpenAlexfundno aff
Xijie Zhou, Yumeng Liu, Kai Wang, Jing Zhao, Zhao Xu, Shouyu Zhang

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSpecial Fund for Agro-scientific Research in the Public InterestUniversity of TorontoNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTrophic levelIsotope analysisStable isotope ratioEcologyFood webEnvironmental scienceHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stable isotope analyses of food webs have been used in previous decades to determine trophic sources and food web structures. The use of stable isotope models to estimate consumption contributions is based on a type of multivariate beta distribution called the Dirichlet distribution. The Dirichlet distribution does not conclude the pi = 0 and pi = 1 situation. Thus, scientists have previously assumed that every potential trophic source contributes to consumption in stable isotope models. However, animals have dietary preferences and some trophic resources may not contribute to consumption. Less is known about the effects of species-specific dietary processes on stable isotope analyses, especially in regard to trophic contribution estimation. In this study, we develop methods to determine consumers’ “real potential trophic sources” and “discrimination factors” using lab-based observations and lab-based discrimination experiments. We describe a dietary process-based stable isotope mixing model (D-SIMM) that integrates lab-based dietary preference observations and the stable isotope mixing model (SIMM) to estimate trophic contributions. Then, we present the application of D-SIMM on three representative macroinvertebrate species in our study area (sea urchin: Anthocidaris crassispina (A. crassispina); gastropod: Turbo cornutus (T. cornutus); and mussel: Septifer virgatus (S. virgatus)) to re-evaluate source-consumer contributions. Thus, we compare the differences between the source contribution estimation results of SIMM and D-SIMM by calculating the standardized convex hull area (TA) of species-specific trophic sources and the consumer standard ellipses area (SEA) of the potential trophic source group. Three examples illustrate significant differences in species-specific dietary preferences between consumers, resulting in systematic difference for TA, SEA and trophic source contribution estimation results between SIMM and D-SIMM. As such, D-SIMM explains pi = 0 of certain trophic sources, which often causes uncertainty and is ignored in previous SIMM research. In addition, species-specific discrimination factors should be noticed during trophic source estimation. For estimation of the trophic contribution of source-consumers, our findings imply that the dietary preferences of consumers should be fully considered before SIMM analysis, and that D-SIMM is a more ecological process and robust measure. Additionally, we found high macroalgae (MAC) coverage in seaweed beds and a high detritus contribution of MAC to sedimentary organic matter (SOM). These findings, combined with the high contributions of MAC and SOM to consumers, suggest that MAC and its debris are the basal trophic sources for gastropods, sea urchins and mussels in seaweed bed habitats. The conservation of seaweed beds should be fully considered to ensure sustainable utilization of shellfish.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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