Estimation of predator-prey mass ratios using stable isotopes: sources of errors
Notice bibliographique
Résumé
In aquatic systems, the ratio of predator mass to prey mass (PPMR) is an important constraint on food web structure, and has been correlated with environmental stability. One common approach of estimating PPMR uses nitrogen stable isotopes (δ15N) as an indicator of trophic position, under the assumption that the discrimination between diet and tissue is constant with increasing diet δ15N (an additive approach). However, recent studies have shown that this assumption may not be valid, and that there is a negative trend between the δ15N of the diet and the discrimination value (a scaled approach). We estimated PPMR for a simulated food web using the traditional additive approach and improved scaled approach, before testing our predictions with isotope samples from a North Sea food web. Our simulations show that the additive approach gives incorrect estimates of PPMR, and these biases are reflected in North Sea PPMR estimates. The extent of the bias is dependent on the baseline δ15N and trophic level sampled, with the greatest differences for samples with low baseline δ15N sampled at lower trophic levels. The scaled approach allows for the comparison of PPMR across varying δ15N baselines and trophic levels, and will refine estimates of PPMR.
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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 | 0,013 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».