Tissue–diet discrimination factors and turnover of stable carbon and nitrogen isotopes in white-footed mice (Peromyscus leucopus)
Notice bibliographique
Résumé
Stable isotope analysis has become an increasingly valuable tool in investigating animal ecology. Here we document the turnover rates for carbon in the liver, muscle, and whole blood tissue, as well as the tissue–diet discrimination values for carbon and nitrogen isotopes in the liver, whole blood, muscle, and hair, of the white-footed mouse ( Peromyscus leucopus (Rafinesque, 1818)). A 168-day diet-switching experiment was conducted with a laboratory population of white-footed mice. The δ13C values for all tissues deviated less than 1‰ from those of the diet except for whole blood, which had a slightly higher tissue–diet discrimination factor of 1.8‰. All tissues were enriched in 15N by approximately 3‰ relative to the diet except for liver tissue, which was 4.5‰ higher than the dietary δ15N value. Turnover rates for tissues of white-footed mice were ranked liver > whole blood > muscle. The half-lives calculated for liver tissue differed significantly between the two diet switches performed in this experiment. We demonstrate that there is potential for variation in tissue–diet discrimination values and tissue turnover rates between even closely related species. These findings highlight the importance of determining species-specific estimates of these parameters prior to the use of stable isotope analysis in field investigations of animal ecology.
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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 ».