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Enregistrement W2002285111 · doi:10.1111/j.1600-0633.2004.00056.x

Effects of lipid extraction on stable carbon and nitrogen isotope analyses of fish tissues: potential consequences for food web studies

2004· article· en· W2002285111 sur OpenAlexafffund
M. A. Sotiropoulos, William M. Tonn, Leonard I. Wassenaar

Notice bibliographique

RevueEcology Of Freshwater Fish · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesParks CanadaNorthern Arizona University
Mots-clésMuscle tissueJuvenileFish <Actinopterygii>Stable isotope ratioExtraction (chemistry)IsotopeBiologyChemistryLipid metabolismIsotope analysisBiochemistryEcologyChromatographyFisheryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract – We examined whether solvent‐based lipid extractions, commonly used for stable isotope analysis (SIA) of biota, alters δ15N or δ13C values of fish muscle tissue or whole juvenile fish. Lipid extraction from muscle tissue led to only small (<1‰) isotope shifts in δ13C and δ15N values. By contrast, ecologically significant shifts (+3.4‰ for δ13C and +2.8‰ for δ15N) were observed for whole juvenile fish. Sample variance was not affected by lipid extraction. For tissue‐specific SIA, two sample aliquots may be required: a lipid‐extracted aliquot for stable carbon isotope analysis when differing lipid content among tissues is a concern, and a nonextracted aliquot for δ15N determination. Whole organism SIA is not recommended because of the mix of tissues having different turnover times; for very small fish, we recommend that fish be eviscerated, decapitated, and skinned to minimise differences with samples of muscle tissue.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations277
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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