Carbon- and nitrogen-isotope tissue–diet discrimination and turnover rates in deer mice, Peromyscus maniculatus
Notice bibliographique
Résumé
The dietary habits of most small mammals are not well documented, and stable isotope measurements can provide information on when and how diets change. Here we document the discrimination and turnover times for carbon and nitrogen isotopes in blood, liver, muscle, hair, and milk from deer mice ( Peromyscus maniculatus (Wagner, 1845)) fed a controlled diet. Nonbreeding adults and pregnant females were livetrapped, maintained on a commercial laboratory chow, and had tissues sampled on a regular schedule. After adjusting to the laboratory diet, most tissues of nonbreeding adults were slightly depleted of 13C and enriched in 15N relative to diet (Δ13Ctissue–diet range = 0.3‰ to –1.1 ‰; Δ15Ntissue–diet range = 1.9‰ to 3.4‰). Liver (half-lives of 2.8 and 3.6 days for C and N, respectively) turned over more rapidly than blood (22.4 and 19.8 days for C and N, respectively) and muscle (18.7 and 24.8 days for C and N, respectively). The isotopic compositions of nonbreeding and breeding adults indicated tissue turnover at approximately the same rate, but juvenile tissues reflected the laboratory diet much more quickly than adult tissues.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».