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Enregistrement W2170620514 · doi:10.1139/f05-219

Variable uptake and elimination of stable nitrogen isotopes between tissues in fish

2006· article· en· W2170620514 sur OpenAlexvenueno aff
M. Aaron MacNeil, Ken G. Drouillard, Aaron T. Fisk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrophic levelTurnoverMetabolismBiologyOmnivoreEarthwormAnimal scienceFreshwater fishEcologyFish <Actinopterygii>BiochemistryFisheryPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a diet-switching experiment using freshwater ocellate river stingrays (Potamotrygon motoro) fed a novel earthworm (Eisenia foetida) diet to establish the relative contributions of growth and metabolism to δ15N values in an elasmobranch species. We specifically controlled for the potential effects of protein composition of experimental diets on δ15N turnover to determine whether δ15N turnover after a low to high δ15N diet switch (uptake) and a high to low δ15N diet switch (elimination) will occur at the same rate within each consumer tissue. Our results showed that the turnover of δ15N from metabolism and growth differed between uptake and elimination phases in the liver, blood, cartilage, and muscle of freshwater stingrays. During uptake, liver was found to track dietary δ15N more closely than the other tissues, with the highest metabolic turnover rate of δ15N (0.015 day–1), whereas cartilage had the slowest rate of metabolic δ15N turnover (0.0022 day–1) relative to a constant rate of growth among tissues (0.003 day–1). We propose that estimates of trophic position from muscle sampling alone have considerable uncertainty, particularly for scavenging or omnivorous species. We suggest that multitissue sampling can identify this problem and lead to a more robust evaluation of trophic dynamics for individual species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations229
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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