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Enregistrement W1983736206 · doi:10.1139/f01-147

Change in stable nitrogen isotope ratio in the muscle tissue of a migratory goby, <i>Rhinogobius</i> sp., in a natural setting

2001· article· en· W1983736206 sur OpenAlexvenueno aff
Atsushi Maruyama, Yoshihiro Yamada, Bosco Rusuwa, Masahide Yuma

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGobyFluvialBiologyTurnoverOtolithFish <Actinopterygii>HabitatEcosystemEcologyNitrogenMuscle tissueStable isotope ratioδ15NFisheryδ13CChemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time lags associated with changes in stable isotope ratios are essential information for quantitatively analyzing shifts of food habits and habitats. To investigate time lags associated with fish growth in a natural setting, we monitored the change in δ 15 N in the muscle tissue of a fluvial–lacustrine amphidromous goby, Rhinogobius sp. (the orange form), in the Lake Biwa water system. Because δ 15 N is distinct between lacustrine and fluvial ecosystems, the δ 15 N of age-0+ fish drastically decreased after their upstream migration from the lake. About 80% of the change in δ 15 N was attributed to growth. Nitrogen was replaced at the rate of 5–20%·month –1 by metabolic turnover. The half-change period for δ 15 N was estimated as being longer than 1 month with the contribution of growth and metabolic turnover in the field. These results from the field show that growth is primarily responsible for isotopic changes in fish muscle and highlight the need to examine the role of metabolic turnover using slow-growing fish.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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