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Enregistrement W2040871792 · doi:10.1139/f07-016

Interactions between food quantity and quality (long-chain polyunsaturated fatty acid concentrations) effects on growth and development of<i>Chironomus riparius</i>

2007· article· en· W2040871792 sur OpenAlexvenueno aff
Willem Goedkoop, Marnie H Demandt, Gunnel Ahlgren

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyunsaturated fatty acidFood scienceEicosapentaenoic acidBiologyChironomus ripariusArachidonic acidLinoleic acidFatty acidFood qualityLarvaBotanyMidgeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We quantified somatic growth, development, and emergence of the midge Chironomus riparius on experimental diets (oats, Spirulina, and Tetraphyll®) covering gradients in food quality (differing polyunsaturated fatty acids) and quantity (0.1–5.4 mg C·day–1). Additionally, similar incubations without food additions were made using a food-poor sediment containing peat and the green alga Scenedesmus obliquus. Larval and adult size was affected by both food quantity and quality and increased some three to four times across the food concentration gradients. Adult emergence, however, was affected only by food quantity. A type 3 response model showed that a saturation level was reached for the oats treatment at 2.7 mg C·day–1(or 3.9 µg ω3 and 120 µg ω6 polyunsaturated fatty acids·day–1), indicating that the quality of oats constrained further stimulation of larval growth. In the peat treatment, larval growth was very low, no adults emerged, and no larvae even made it to the pupa stage. Fatty acid analyses showed that larvae were capable of synthesizing arachidonic acid via γ-linolenic acid by Δ6- and Δ5-desaturase activity using linoleic acid available in food sources. This strongly suggests that C. riparius is not dependent on dietary sources of eicosapentaenoic acid and arachidonic acid and can sustain viable populations even under a low-quality food regimen.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations71
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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