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Enregistrement W2174008327 · doi:10.1139/z08-137

Isotopic homogeneity of breath CO<sub>2</sub> from fasting and berry-eating polar bears: implications for tracing reliance on terrestrial foods in a changing Arctic

2009· article· en· W2174008327 sur OpenAlexaffvenue
Keith A. Hobson, Ian Stirling, Dennis Andriashek

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrsus maritimusBerryArcticPolarBiologyδ13CStable isotope ratioThe arcticAnimal scienceEcologyEnvironmental chemistryBotanyChemistryOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With a changing Arctic climate, it is important to know whether polar bears ( Ursus maritimus Phipps, 1774) can supplement their stored fat reserves by intake of terrestrial berries. Although polar bears are known to consume berries while on land, it has been difficult to quantify their relative dependence on stored adipose tissue and berry carbohydrates to meet their energy needs. We sampled breath CO2 from 300 bears fasting on land in western Hudson Bay during the open-water seasons of 1997 and 1998 and analyzed this breath for stable carbon isotope (δ13C) values. We found no difference in the bear breath δ13C values for bears known to have recently fed on berries and those that had not. The distribution of δ13C values was remarkably tight with average values ranging from –24.2‰ to –24.8‰ with no effect of age, sex, or year of capture. This result was counter to our simple isotopic discrimination model that predicted bears metabolizing adipose tissue derived from seals would have breath δ13C values close to –24.7‰ and those metabolizing berries exclusively would have values close to –32.6‰. If correct, our results suggests that the bears which had fed on berries while fasting on land received an insignificant amount of energetic benefit.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,018

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations55
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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