Fatty acids differentiate consumers despite variation within prey fatty acid profiles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Techniques that biochemically trace foraging habits of predators rely on the assumption that intra‐specific variation in prey species is smaller than variation among them. At the same time, these techniques often show that diets can induce drastic changes in the biochemical profiles of prey species, especially across different ecosystems. We tested if intra‐specific variation in fatty acid profiles of prey species added enough noise to confound quantitative fatty acid signature analysis ( QFASA ) using a controlled feeding experiment. Steelhead trout ( Oncorhynchus mykiss ) were fed either alewife ( Alosa pseudoharengus ) or round goby ( Neogobius melanostomus ) from either Lake Ontario or Cayuga Lake for a period of 8 weeks. Fatty acid profiles were significantly different between prey species and between lake of origin within each species. Differences in fatty acid profiles of steelhead trout strongly reflected prey species differences, whereas differences related to prey origin (lakes) were noted at a much lesser extent. QFASA performed remarkably well given the differences observed between the lakes prey originated from. Our results indicate that QFASA models for steelhead trout are probably not specific to one lake, and could provide estimates for other freshwater systems where alewife and round goby serve as the primary forage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».