An evaluation of isotopic (δ<sup>2</sup>H) methods to provide estimates of avian breeding and natal dispersal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natal and breeding dispersal represents an important component of animal demography and metapopulation theory. This phenomenon also has implications for conservation and management because understanding movements of individuals potentially allows the identification of key habitats that may be acting as population sources or sinks. Intrinsic markers such as stable isotope abundance in tissues that can be associated with provenance can provide a coarse but pragmatic solution to understanding such movements. Different methodologies have been proposed to quantify natal and breeding dispersal by using stable isotope analyses of keratinous tissues (hair, feathers), each of them with their own advantages and limitations. Here, we compared results provided by four different methods to estimate dispersal (three already published and one novel) in animals using stable isotope measurements. We used a single large dataset of feather δ 2 H values from golden‐winged warblers ( Vermivora chrysoptera ) representing five different populations breeding in North America to compare model results. We propose one method as the most adequately supported by data, and we used this method to demonstrate how biological factors explaining dispersal status can be identified and geographical origins of immigrants inferred. Our results point to a generalized methodological approach to using stable isotope data to study immigration and dispersal in birds and other animals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».