Revealing organic carbon sources fueling a coral reef food web in the Gulf of Mexico using stable isotopes and fatty acids
Notice bibliographique
Résumé
Carbon and nitrogen stable isotopes and fatty acids (FAs) revealed primary producer organic carbon sources that fuel a coral reef food web with river influence. A stable isotope mixing model was used to assess the relative contribution of six different primary producers to nine of the most ubiquitous invertebrate and fish consumer's bulk carbon. Mangrove and phytoplankton were difficult to differentiate in some consumers; likely solutions involved one or the other but not both at the same time. FA concentration in upper trophic levels was corrected for the primary producer's relative contribution according to the mixing model, and FA retention was evaluated using a calculated trophic retention factor (TRF). The C 18 FAs, 18:2 ω 6 and 18:3 ω 3, were plentiful in mangrove, sea grass, and green algae, but decreased across trophic levels with a TRF ≤ 1, probably due to decomposition of drifting leaves and then consumer metabolism. In contrast, macroalgae and phytoplankton FAs, 24:1 ω 9, and highly unsaturated fatty acids (HUFAs), arachidonic acid (ARA) 20:4 ω 6, docosapentanoic acid (DPA) 22:5 ω 3, and docosahexanoic acid (DHA) 22:6 ω 3, showed trophic accumulation (TRF > 1), while eicosapentanoic acid (EPA) 20:5 ω 3 had similar concentrations across trophic levels (TRF = 1), suggesting the following degrees of HUFA retention: DHA > ARA > EPA. This study indicates that phytoplankton are the major source of essential dietary nutrients for all fish, and that dietary energy from mangroves is transferred to juvenile fish Caranx hippos , while sea grass nonessential FAs are transferred to the entire food web. Moreover, among the species studied, the sea urchin Echinometra lucunter is the major consumer of brown and green algae, while red algae were also consumed by the surgeon fish Acanthurus chirurgus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».