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Enregistrement W2579649797 · doi:10.1139/cjfas-2016-0420

Comparing compound-specific and bulk stable nitrogen isotope trophic discrimination factors across multiple freshwater fish species and diets

2017· article· en· W2579649797 sur OpenAlexvenueno aff
Chelsey M. Blanke, Yoshito Chikaraishi, Yuko Takizawa, Shawn A. Steffan, Prarthana S. Dharampal, M. Jake Vander Zanden

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWisconsin Sea Grant Institute, University of Wisconsin
Mots-clésTrophic levelFood webStable isotope ratioIsotope analysisBiologyδ15NFreshwater fishEcologyIsotopes of nitrogenHabitatTaxonFish <Actinopterygii>Range (aeronautics)ZoologyNitrogenChemistryδ13CFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compound-specific nitrogen stable isotope analysis provides an approach for estimating animal trophic position that may overcome key issues associated with stable isotope analysis of bulk tissue. Yet compound-specific trophic discrimination factors have not been estimated for a broad range of habitats, taxa, and diets. We conducted a controlled-feeding experiment to characterize the variation in compound-specific (TDF AA ) and bulk (TDF Bulk ) trophic discrimination factors of four freshwater fish species fed on three distinct diets. We also compared TDF AA of fish muscle and scale to evaluate the viability of scales for making food web inferences. Mean ± 1 SD TDF Bulk was 2.2‰ ± 0.9‰, and there were significant effects of species and diet trophic position on TDF Bulk . Mean ± 1 SD TDF AA was 6.9‰ ± 0.8‰. Although there was no effect of species on TDF AA , there were significant differences in TDF AA across the three diets. TDF AA from fish scales were not significantly different from those of muscle. Our study illustrates the advantages of estimating trophic position using compound-specific stable isotopes and the need for continued investigation of factors resulting in variation in TDF values.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations49
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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