Fin‐icky samples: an assessment of shark fin as a source material for stable isotope analysis
Notice bibliographique
Résumé
Analyzing stable isotopes (SI: δ15N and δ13C) in a new tissue requires rigorous testing before its general application in examining aspects of animal ecology. Shark fin provides a novel, minor invasive source material, which is important considering the conservation status of many large sharks. Fin, however, is not a single tissue but composed of multiple tissues, primarily skin and cartilage. This may complicate the interpretation of SI, as fin can be sampled from multiple fins and different regions of a fin from an individual. Here, we examined the variation in δ15N and δ13C with sample location on the anal fin of Caribbean reef sharks (Carcharhinus perezi). Values of δ15N and δ13C were highly correlated across sampling locations indicating that mean population or size class fin SI data would be reliable. At the individual level, large variation in δ15N and δ13C between anal fin sampling locations indicates that the varying proportional contributions of tissues would complicate individual level analyses. For three pelagic shark species, dorsal fin δ13C values were consistently higher than δ13C muscle tissue values, identifying tissue‐specific diet discrimination factors. This would confound multiple tissue studies that assume that SI values across tissues will be equal if the animal is in equilibrium with its diet. Proposed sampling protocols for fin material will negate many of these issues, but caution is warranted for comparisons of SI data between shark fin and other tissues or across species until the isotope dynamics of fin have been experimentally validated.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».