Fiber‐bound nitrogen in gorilla diets: implications for estimating dietary protein intake of primates
Notice bibliographique
Résumé
Protein is essential for living organisms, but digestibility of crude protein is poorly understood and difficult to predict. Nitrogen is used to estimate protein content because nitrogen is a component of the amino acids that comprise protein, but a substantial portion of the nitrogen in plants may be bound to fiber in an indigestible form. To estimate the amount of crude protein that is unavailable in the diets of mountain gorillas (Gorilla beringei) in Bwindi Impenetrable National Park, Uganda, foods routinely eaten were analyzed to determine the amount of nitrogen bound to the acid-detergent fiber residue. The amount of fiber-bound nitrogen varied among plant parts: herbaceous leaves 14.5+/-8.9% (reported as a percentage of crude protein on a dry matter (DM) basis), tree leaves (16.1+/-6.7% DM), pith/herbaceous peel (26.2+/-8.9% DM), fruit (34.7+/-17.8% DM), bark (43.8+/-15.6% DM), and decaying wood (85.2+/-14.6% DM). When crude protein and available protein intake of adult gorillas was estimated over a year, 15.1% of the dietary crude protein was indigestible. These results indicate that the proportion of fiber-bound protein in primate diets should be considered when estimating protein intake, food selection, and food/habitat quality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».