Prey composition impacts lipid and protein digestibility in northern fur seals (<i>Callorhinus</i> <i>ursinus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Pinnipeds have specific macronutrient (protein, lipid) requirements to satisfy physiological functions, yet little is known about how diet characteristics affect macronutrient digestibility. We measured relative and absolute lipid and protein digestibility in six female northern fur seals (Callorhinus ursinus (Linnaeus, 1758)) fed eight experimental diets composed variously of four prey species (Pacific herring, Clupea pallasii Valenciennes in Cuvier and Valenciennes, 1847; walleye pollock, Gadus chalcogrammus Pallas, 1814 (formerly Theragra chalcogramma (Pallas, 1814)); capelin, Mallotus villosus (Müller, 1776); magister armhook squid, Berryteuthis magister (Berry, 1913)). We quantified how digestibility was affected by proximate composition of the diet (% lipid or % protein), levels of food mass and macronutrient intake, and tested for any potential benefit of multi-species diets. Overall, digestibility of both protein and lipid were high across diets, although macronutrient retention of lipids (96.0%–98.4%) was significantly higher than protein (95.7%–96.7%) for all but the two highest protein diets. Increased levels of protein intake resulted in increased protein retention, but decreased lipid digestibility. There was no evidence that mixed-species diets provide greater macronutrient digestibility over single-species diets. The results suggest that high to moderate lipid diets are more beneficial to northern fur seals because they lead to increased levels of lipid retention without large decreases in protein digestibility. This raises concerns that dietary factors may be contributing to the population declines of northern fur seals in the Bering Sea.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».