An experimental study of carbon-isotope fractionation between diet, hair, and feces of mammalian herbivores
Notice bibliographique
Résumé
The carbon-isotope composition of hair and feces offers a glimpse into the diets of mammalian herbivores. It is particularly useful for determining the relative consumption of browse and graze in tropical environments, as these foods have strongly divergent carbon-isotope compositions. Fecal δ13C values reflect the last few days consumption, whereas hair provides longer term dietary information. Previous studies have shown, however, that some fractionation occurs between dietary δ13C values and those of hair and feces. Accurate dietary reconstruction requires an understanding of these fractionations, but few controlled-feeding studies have been undertaken to investigate these fractionations in any mammalian taxa, fewer still in large mammalian herbivores. Here, we present data from the first study of carbon-isotope fractionation between diet, hair, and feces in multiple herbivore taxa. All taxa were fed pure alfalfa (Medicago sativa) diets for a minimum period of 6 months, at which point recently grown hair was shaved and analyzed for carbon isotopes. The mean observed diethair fractionation was +3.2, with a range of +2.7 to +3.5. We also examined dietfeces fractionation for herbivores on alfalfa and bermudagrass (Cynodon dactylon) feeds. The mean dietfeces fractionation for both diets was 0.8, with less fractionation for alfalfa (0.6) than bermudagrass (1.0). Fecal carbon turnover also varies greatly between taxa. When diets were switched, horse (Equus caballus) feces reflected the new diet within 60 h, but alpaca (Lama pacos) feces did not equilibrate with the new diet for nearly 200 h. Thus, fecal carbon isotopes provide far greater dietary resolution for hindgut-fermenting horses than foregut-fermenting alpacas.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».