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Enregistrement W1995317739 · doi:10.1139/z04-088

Variability in milk fatty acids: recreating a foraging trip to test dietary predictions in Antarctic fur seals

2004· article· en· W1995317739 sur OpenAlexvenueno aff
Iain J. Staniland, David W. Pond

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntarctic krillBiologyKrillEuphausiaForagingFatty acidFood scienceAnimal scienceZoologyEcologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using Antarctic fur seals (Arctocephalus gazella (Peters, 1875)) in a feeding trial, we investigated the use of milk fatty acids to determine diet. In a regime designed to replicate an average foraging trip, six female seals were fed on four successive days meals of krill (Euphausia superba Dana, 1850; day 1), mixed krill and icefish (Champsocephalus gunnari Lönnberg, 1905; day 2), and icefish (days 3 and 4). Four milk samples were collected from each female, one every 12 h from the time of the last feed. Fatty acid profiles of samples were analysed using canonical discriminant analysis and classification trees. Milk fatty acids could be used to distinguish between seals fed the experimental diet, which was high in fish, and those feeding naturally, thought to be consuming mostly krill. However, there was significant variation between individual seals, which may have been the influence of feeding prior to the experiment. Milk fatty acids remained relatively unchanged over time, suggesting that the influence of dietary fatty acids was averaged over the suckling period. We conclude that, whilst this technique has potential in studying the diet of higher predators, further work is needed to test the underlying assumptions and mechanisms involved in the transfer of fatty acids from the diet into milk.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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