The Canadian Beaufort Shelf trophic structure: evaluating an ecosystem modelling approach by comparison with observed stable isotopic structure
Notice bibliographique
Résumé
Climate-driven impacts on marine trophic pathways worldwide are compounded by sea-ice loss at northern latitudes. For the Arctic, current information describing food-web linkages is fragmented, and there is a need for tools that can describe overarching trophic structure despite limited species-specific data. Here, we tested the ability of a mass-balanced ecosystem model (Ecopath with Ecosim, EwE) to reconstruct the trophic hierarchy of 31 groups, from primary producers to polar bears, in the Canadian Beaufort Sea continental shelf. Trophic level (TL) estimates from EwE were compared with those derived from two nitrogen stable isotope (SI) modelling approaches (SI linear and scaled) to assess EwE accuracy, using a data set of 642 δ15N observations across 282 taxa. TLs from EwE were strongly, positively related to those from both SI models (R2 > 0.80). EwE performed well (within 0.2 TL) for groups with relatively well-known diets or for taxa characterized by fewer trophic connections (e.g., primary consumers). Performance was worse (>0.5 TL) for species groups aggregated at coarse taxonomic levels, those with poorly documented diets, and for anadromous fishes. Comparisons with SI models suggested that the scaled approach can overestimate the TL of top predators if ecosystem-specific information is not considered.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».