Wanted: dead or alive? Isotopic analysis (δ<sup>13</sup>C and δ<sup>15</sup>N) of <i>Pygoscelis</i> penguin chick tissues supports opportunistic sampling
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Physiological stress and starvation have been shown to affect δ(13)C and δ(15)N isotope values and, given that animals often die from starvation, the cause of death may be an important factor to consider in stable isotope analyses of opportunistically collected samples. METHODS: We addressed this issue by comparing tissue stable isotope values of living and deceased Adélie (Pygoscelis adeliae) and Chinstrap Penguin (P. antarctica) chicks collected from the same respective populations. RESULTS: No significant difference was found between living and deceased penguin chick feather, down, and toenail isotope values and both groups displayed similar isotopic trends between tissue types. In addition, similar relationships were observed between both species and across several seasons. Furthermore, sub-dermal adiposity and cause of death (starvation and/or predation) had no significant effect on the δ(13)C and δ(15)N values. CONCLUSIONS: Our findings suggest that tissues from deceased penguins can be isotopically representative of tissues obtained from the living population, despite the cause of death, and support the use of opportunistic sampling in stable isotope analyses.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».