DETERMINING BLUBBER FATTY ACID COMPOSITION: A COMPARISON OF <i>IN SITU</i> DIRECT AND TRADITIONAL METHODS
Notice bibliographique
Résumé
A bstract Fatty acids (FAs) are used to make inferences about the foraging behavior and diets of free‐ranging marine mammals. However, several methods are currently available for determining the FA composition of blubber and these methods may produce different results. We compared in situ direct transesterification methods, where a small amount of tissue is sampled, with more traditional methods involving prior lipid extraction of the entire sample of interest. Using gray seal ( Halichoerus grypus ) and beluga whale ( Delphinapterus leucas ) blubber, we found that when the direct in situ method was used on a 2‐mg sample of blubber, the resulting FA profile differed significantly from that produced when traditional full‐extraction methods were employed. Regardless of where the small spot sample was taken within the blubber depth, it was not representative of the entire blubber FA composition, as blubber is non‐homogeneous throughout its depth. We also modified the in situ direct method to allow analysis of the entire blubber layer. Results of this full‐layer direct method compared quite favorably with traditional extraction methods and may provide a reasonable alternative for analyses. Although application of our full‐layer direct method will require further verification in certain marine mammal blubber samples, we conclude that the large differences obtained when using the direct method are not a consequence of the chemical method itself. Rather, they arise from non‐representative sampling of the blubber FA composition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».