Ecological influences on the difference in δ<sup>15</sup>N and δ<sup>13</sup>C values between fish tissues: implications for studies of temporal diet variation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Temporal diet changes can be detected by comparing δ13C and δ15N values between tissues with different isotopic turnover times. However, other factors contribute to disparities in δ13C and δ15N signatures between tissues and could confound the interpretation of stable isotope data. We examined the effects of ecological factors on differences in muscle and liver δ13C and δ15N signatures of Arctic charr [Salvelinus alpinus, (L.)] to determine whether their effects were large enough to influence studies of diet change. In addition, we examined whether differences in lipid content accounted for a significant portion of the differences in δ13C values between tissues. Results indicated that life history, diet, reproductive status and gender had significant effects on the differences in δ13C values between tissues, while gender and diet significantly affected differences in δ15N values. Differences in % lipid content between tissues also explained approximately 74% of the observed variation in the difference in δ13C values between tissues. The differences in δ13C values observed between muscle and liver tissues may be partially explained by physiological differences in lipid storage and use between tissues associated with ecological factor effects. These results demonstrate that ecological factors other than a change in diet can influence the differences in δ13C and δ15N signatures between muscle and liver tissues. However, the impact of ecological factors on studies of diet change depends on how the magnitude of the factor effects compared with a biologically meaningful change in diet.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».