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Enregistrement W3034448229 · doi:10.1098/rstb.2019.0649

Dietary fat concentrations influence fatty acid assimilation patterns in Atlantic pollock ( <i>Pollachius virens</i> )

2020· article· en· W3034448229 sur OpenAlexafffund
Suzanne M. Budge, Kathryn Townsend, Santosh P. Lall, Jeffrey F. Bromaghin

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie University
Mots-clésPollockPredationTrophic levelBiologyFatty acidAssimilation (phonology)Food scienceAnimal scienceEcologyFisheryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key aspect in the use of fatty acids (FA) to estimate predator diets using quantitative FA signature analysis (QFASA) is the ability to account for FA assimilation through the use of calibration coefficients (CC). Here, we tested the assumption that CC are independent of dietary fat concentrations by feeding Atlantic pollock ( Pollachius virens ) three formulated diets with very similar FA proportions but different fat concentrations (5–9% of diet) for 20 weeks. CC calculated using FA profiles of diet and triacylglycerols in pollock liver were significantly different for the three diets. To test the robustness of diet estimates to these differences, we used the CC set derived from feeding the diet with the lowest fat concentration, published prey FA profiles and realistic diet estimates of pollock to construct ‘pseudo-predators'. Application of QFASA to each pseudo-predator using the three sets of CC and the same prey FA profiles resulted in diet estimate biases of twofold for major prey items and approximately fivefold for minor prey items. This work illustrates the importance of incorporating diets with fat concentrations that are similar to natural prey when conducting feeding experiments to calculate CC. This article is part of the theme ‘The next horizons for lipids as ‘trophic biomarkers': evidence and significance of consumer modification of dietary fatty acids'.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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