<scp>DNA</scp> metabarcoding and video camera collars yield different inferences about the summer diet of an arctic ungulate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The diets of wild ungulates are a foundational component of their ecology, influencing their behavior, body condition, and demography. With changing environmental conditions, there is a significant need to identify important forage items for ungulates, but this has often proved challenging. Declines in several barren‐ground caribou herds across the North American Arctic have raised concerns about the influence of climate change on caribou forage conditions. Shifts in plant phenology, biomass, quality, and composition may be influencing caribou diets and subsequently affecting their body condition and demographic rates. Although forage is a primary driver of barren‐ground caribou behavior and population dynamics, there is limited recent information about the specific foods they consume, and uncertainty about appropriate methods for identifying those foods. Investigators are increasingly using fecal DNA metabarcoding and video camera collars to assess ungulate diets, but comparative studies of these approaches are lacking. To examine the summer diets of barren‐ground caribou, we used both fecal metabarcoding and video camera collars to identify forage used by the Porcupine caribou herd, which spans the Alaska–Yukon border. In 2021, we sampled the diets of adult females by collecting fecal samples and observing collar videos during 4 sampling occasions. We found that caribou consumed very specific forage items, and those items varied markedly across the growing season. Caribou predominantly consumed graminoids and lichens during early summer, and shrubs and forbs later in the season. Metabarcoding and video data provided significantly different estimates of diet for all taxonomic levels we evaluated, and inferences from the two approaches were often disparate. Metabarcoding failed to detect some items frequently consumed in videos, such as lichens, and indicated high use of other items rarely consumed, such as mosses. We found that video data provided greater taxonomic diversity and resolution for vascular plants and lichens, and more closely aligned with past research and biological expectations than data from fecal metabarcoding. Additional research is needed to be able to use these methods to identify the biomass of different forage items consumed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».