The Potential for Less Invasive Inference of Resource Use: Covariation in Stable Isotope Composition between Females and Their Eggs in Bluegill
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stable isotope analysis is frequently used to examine resource use in wild populations, but it often involves invasive or lethal methods of collecting tissue samples. The development of less invasive or nonlethal sampling techniques will expand the possible uses of stable isotopes. We examined whether fish eggs meet three basic requirements for inferring female resource use from them: (1) the isotope composition of the eggs is correlated with that of other maternal tissues for which isotope composition is known to be related to diet; (2) the isotope composition remains constant over the egg development period; and (3) dietary inferences using eggs are similar to those for other maternal tissues. Using artificial crosses, we tested the relationship between eggs and two commonly sampled maternal tissues (white muscle and liver) in wild‐caught Bluegills Lepomis macrochirus. We found that egg isotope composition was strongly correlated with that of other maternal tissues, particularly liver, and remained constant from prefertilization to the day of hatch, with no change in 13C and an increase of only 0.3‰ in 15N. Furthermore, the results of SIAR (Stable Isotope Analysis in R) mixing models indicated a large degree of overlap in diet estimates between eggs and the other maternal tissues. Overall, eggs can be reliably used to infer the prebreeding foraging ecology of female Bluegills throughout the egg development period. Received July 10, 2014; accepted October 28, 2014
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».