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Enregistrement W2024776094 · doi:10.1139/z07-115

Discrimination of carbon and nitrogen isotopes from milk to serum and vibrissae in Alaska Steller sea lions (Eumetopias jubatus)

2008· article· en· W2024776094 sur OpenAlexvenueno aff
Vicki K. Stegall, Sean D. Farley, Lorrie D. Rea, Kenneth W. Pitcher, Robert O. Rye, Cynthia L. Kester, Craig A. Stricker, Carleton R. Bern

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyWeaningAnimal scienceSea lionEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge of diet–tissue stable isotope discrimination is required to properly interpret stable isotope values and to identify possible diet shifts, such as might be expected from nursing through weaning. This study compared δ13C and δ15Ν οf paired serum and vibrissal roots with those of ingested milk (n = 52) from free-ranging Steller sea lion ( Eumetopias jubatus (Schreber, 1776)) pups (1–11 months) and juveniles (14–27 months) to estimate diet–tissue discrimination. Mean 15N enrichment from ingested milk to serum was 2.1‰ ± 0.6‰ and δ15Ν at the root of the vibrissae (representing current growth) were not significantly different from serum values. Milk was enriched for mean 13C by 5.0‰ ± 1.0‰ and 7.3‰ ± 1.2‰ relative to serum and vibrissal roots, respectively, which was due to the presence of 13C-depleted lipids in milk. This was confirmed by lipid extraction from a subset of milk and serum samples, resulting in a 5.8‰ ± 1.0‰ change only in milk. This study established that vibrissal roots and serum are reflective of a milk diet with approximately 2.0‰ 15N enrichment, and vibrissal roots reflect serum and lipid-extracted milk values with approximately 2.0‰ 13C enrichment. These discrimination factors are important to establish for stable isotope studies assessing diet shifts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations31
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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