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Enregistrement W2135104266 · doi:10.1139/z06-136

Contribution of catabolic tissue replacement to the turnover of stable isotopes in Danio rerio

2006· article· en· W2135104266 sur OpenAlexvenueno aff
R. Tarboush, Stephen E. MacAvoy, Stephen A. Macko, Victoria Connaughton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanioTrophic levelBiologyIsotopic signatureStable isotope ratioOrganismIsotope analysisIsotopeδ13CSulfurIsotopes of nitrogenCatabolismδ15NEnvironmental chemistryFood chainEcologyZoologyZebrafishBiochemistryMetabolismChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stable isotopes of carbon, nitrogen, and sulfur in organisms can trace nutrient sources and determine trophic interactions. However, time is required for an organism to reflect the isotopic composition of its diet. The rate at which an organism incorporates the isotopic signature of its food has a growth (k) component and a metabolic tissue replacement (m) component. This study shows that metabolic tissue replacement accounts for between 68% and 80% of the observed changes in isotopic signature in zebra danio ( Danio rerio (Hamilton, 1822)) muscle following a dietary shift, with the remainder owing to growth of new tissue. The half-lives of carbon, nitrogen, and sulfur were ~53, ~147 and ~58 days, respectively. This indicates that a significant period of isotopic disequilibria exists before zebra danio resemble dietary isotopic composition. These results show that catabolic replacement of tissue, as well as growth, must be taken into account when predicting the rate of isotope incorporation in warm-water fish. When using isotopic ratios to decipher food webs and trophic interactions, researchers should be aware that the often held assumption of isotopic equilibrium between diet and consumer may be violated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations43
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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