Uncertainties associated with trophic discrimination factor and body size complicate calculation of δ<sup>15</sup>N‐derived trophic positions in <i>Arapaima</i> sp.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stable isotope ratios of nitrogen (δ 15 N) have been used to estimate trophic position (TP) of organisms due to the predictable enrichment of nitrogen‐15 in consumer tissues relative to their diet. We explored estimates of trophic position using liver and muscle δ 15 N and stomach content analysis in a broad size range of Arapaima sp. from Amazonian floodplain lakes. Estimates of TP based on liver δ 15 N were more closely related to the stomach content data than estimates based on muscle δ 15 N, possibly because of the higher turnover of nitrogen in liver. Total length and season explained most of the variation in TP values estimated from δ 15 N, showing that they have more effect than prey trophic position on δ 15 N values. The TP estimated by identification of stomach content was 3.6 and was unrelated to the size of the arapaima. This highlights the need for a better understanding of the factors that affect values of δ 15 N and stomach content analysis is still needed to unravel the trophic ecology of predatory fishes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».