Effect of lipid extraction on analyses of stable carbon and stable nitrogen isotopes in coastal organisms of the Aleutian archipelago
Notice bibliographique
Résumé
We tested whether extracting lipids reduced confounding variation in δ13C and δ15N values by analyzing paired lipid-extracted (LE) and non-lipid-extracted (NLE) samples of bald eagle ( Haliaeetus leucocephalus (L., 1766)) whole eggs, muscle tissue from nine seabird and one terrestrial bird species, muscle tissue from four marine fish species, and blue mussels ( Mytilus edulis L., 1758) collected from the Aleutian archipelago, Alaska. Lipid extraction significantly increased δ13C by an average of 2.0‰ in whole eggs, 0.8‰ in avian muscle, 0.2‰ in fish muscle, and 0.6‰ in blue mussels. Lower δ13C values in NLE samples covaried positively with lipid content across all sample types. Lower δ13C values in NLE samples were not correlated with lipid content within bald eagle eggs and blue mussels, but covaried positively with percent lipid in avian and fish muscles. Neither lipid extraction nor percent lipid significantly changed δ15N values for any sample type. Lower δ13C values in most NLE avian and fish muscle tissues should not confound interpretation of pelagic versus nearshore sources of primary production, but lipid extraction may be necessary when highly precise estimates of δ13C are needed. Lipid extraction may not be necessary when only δ15N is of interest.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».