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Enregistrement W2888662525

What they do in the shadows : stable isotope analysis reveal that spatial and temporal heterogeneity explain dietary niche variation in Myotis lucifugus in Newfoundland

2018· article· en· W2888662525 sur OpenAlexaboutno aff
Cody Randall Fouts

Notice bibliographique

RevueSaint Mary's University Institutional Repository (Saint Mary's University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyotis lucifugusNicheVariation (astronomy)Ecological nicheSpatial variabilityBiologyIsotope analysisEcologyGeographyHabitatStatisticsMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals must balance competitive and environmental pressures with obtaining the nutrients necessary to survive and reproduce.The goal of this project was to infer on individual dietary adaptations of adult female Myotis lucifugus from a maternity group.Therefore, I conducted stable isotope analysis on feces (n = 127), arthropods (n = 110), and hair (n = 120) collected from known individuals across two timescales (feces sampled May-August 2017; hair sampled 2012-2017).I used a Bayesian mixing model (MixSIAR) and an information-theoretic approach to determine models that best explained variation in isotopic niche.Isotopic niche variation across both timescales was strongly explained by spatial and temporal heterogeneity, with little explanatory power provided by inter-individual or reproductive group heterogeneity.Diets of individual bats were opportunistic, with strong dependence on the most abundant prey groups, although diets of most individuals contained a limited amount of all prey groups.throughout the entirety of the project.I thank you for both your partnership in this project and throughout the rest of our lives together.Without your unrelenting support and encouragement, this project would not have been possible.I was assisted in the stable isotope analysis by Phillip J.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · 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 présentnon

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