From diet to hair and blood: empirical estimation of discrimination factors for C and N stable isotopes in five terrestrial mammals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbon and nitrogen stable isotope ratios are used widely to describe wildlife animal diet composition and trophic interactions. To reconstruct consumer diet, the isotopic differences between consumers and their diet items—called the trophic discrimination factor (TDF)—must be known. Proxies of diet composition are sensitive to the accuracy of TDFs. However, specific TDFs are still missing for many species and tissues because only a few controlled studies have been carried out on captive animals. The aim of this study was to estimate TDFs for hair and blood for carbon and nitrogen stable isotopes for caribou, moose, white-tailed deer, eastern coyote, and black bear. We obtained stable isotope ratios for diet items, hair, and blood samples, of 21 captive adult mammals. Diet–tissue discrimination factors for carbon in hair (∆ 13CLE) ranged from 0.96‰ to 3.72‰ for cervids, 3.01‰ to 3.76‰ for coyote, and 5.15‰ to 6.35‰ for black bear, while nitrogen discrimination factors (∆ 15N) ranged from 2.58‰ to 5.95‰ for cervids, 2.90‰ to 3.13‰ for coyote, and 4.48‰ to 5.44‰ for black bear. The ∆ 13CLE values in coyote blood components ranged from 2.20‰ to 2.69‰ while ∆ 15N ranged from 3.30‰ to 4.41‰. In caribou serum, ∆ 13CLE reached 3.34 ± 1.28‰ while ∆ 15N reached 5.02 ± 0.07‰. The TDFs calculated in this study will allow the evaluation of diet composition and trophic relationships between these five mammal species and will have important implications for the study of endangered caribou populations for which the use of noninvasive tissue sampling is highly relevant.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».