Comparison of methanol and isopropanol as wash solvents for determination of hair cortisol concentration in grizzly bears and polar bears
Notice bibliographique
Résumé
Methodological differences among laboratories are recognized as significant sources of variation in quantification of hair cortisol concentration (HCC). An important step in processing hair, particularly when collected from wildlife, is the choice of solvent used to remove or "wash" external hair shaft cortisol prior to quantification of HCC. The present study systematically compared methanol and isopropanol as wash solvents for their efficiency at removing external cortisol without extracting internal hair shaft cortisol in samples collected from free-ranging grizzly bears and polar bears. Cortisol concentrations in solvents and hair were determined in each of one to eight washes of hair with each solvent independently. •There were no significant decreases in internal hair shaft cortisol among all eight washes for either solvent, although methanol removed detectable hair surface cortisol after one wash in grizzly bear hair whereas hair surface cortisol was detected in all eight isopropanol washes.•There were no significant differences in polar bear HCC washed one to eight times with either solvent, but grizzly bear HCC was significantly greater in hair washed with isopropanol compared to methanol.•There were significant differences in HCC quantified using different commercial ELISA kits commonly used for HCC determinations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».