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J-GLOBAL ID：201702262265379301   整理番号：17A1433653

個体別摂餌特化の定量化するためのBayes階層モデルの適用【Powered by NICT】

The application of Bayesian hierarchical models to quantify individual diet specialization

著者 (3件)： Coblentz Kyle E. (Department of Integrative Biology, Oregon State University, Corvallis, Oregon, 97331, USA) ,  Rosenblatt Adam E. (School of Forestry and Environmental Studies, Yale University, New Haven, Connecticut, 06511, USA) ,  Novak Mark (Department of Integrative Biology, Oregon State University, Corvallis, Oregon, 97331, USA)
資料名： Ecology  (Ecology)
巻： 98  号： 6  ページ： 1535-1547  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0526A  ISSN： 0012-9658  CODEN： ECOLAR  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生態学的関連形質における種内変動が普及している。特にジェネラリスト捕食者では,個体別摂餌特化した食物網の重要な影響を示すと考えられる。個々の食餌特殊化を理解することは,個々の食事選択を正確に定量する能力を必要とする。ここでは,現在使用されている頻度論者最尤法,代わりにこれらの比率を推定するベイズ階層モデルに観測された被食者割合を用いて個人の好みを推測を比較した。シミュレーションと経験的データを用いて,個体当りの被食者観測数が低い場合に観測された被食者割合を用いる方法は一貫してBayes階層的アプローチと比較して摂餌特化の過大評価または被食者観察の数は,実験データの二つの共通的特徴間で変化することを見出した。さらに,Bayesの階層アプローチが内および間の組織のレベル(すなわち,個体,実験処理,個体群)餌割合とのそれらの変動性の両方のための点推定値の推定を可能とするが,頻度論的方法に接近できない方法でこれらの推定値の不確実性を特性化した。Bayes階層的アプローチは食餌特殊化研究における種内変動の定量化とl理解を改善するための有用な枠組みを提供する。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最尤法 ,  推定量 ,  捕食者 ,  不確実性 ,  生態学 ,  キャラクタリゼーション ,  *個体群
準シソーラス用語： 経験的データ ,  被食者 ,  食物網 ,  ジェネラリスト ,  種内変異 ,  *階層モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アメリカアリゲーター ,  カテゴリーデータ ,  食餌分析 ,  Dirichletモデル ,  潮間帯エゾバイ ,  捕食者-被食者相互作用

分類 (1件)： 異種生物間相互作用  (EE01050A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 個体 ,  摂餌 ,  特化 ,  定量化 ,  階層モデル