Effect of temperature on <sup>13</sup>C and <sup>15</sup>N incorporation rates and discrimination factors in two North American fishes
Notice bibliographique
Résumé
The biological parameters needed to interpret isotopic field data on food webs — namely isotopic incorporation and discrimination (Δ13C and Δ15N) — are unknown for many animals. We investigated the effects of temperature on carbon and nitrogen incorporation and discrimination in creek chub (Semotilus atromaculatus) and white sucker (Catostomus commersonii) by rearing wild-caught fish on a distinct diet at 12 and 20 °C for 160 days. Mass specific growth rates were higher at 20 °C. Isotopic turnover was mainly influenced by metabolic processes as opposed to growth in both species, especially white sucker. Cold-reared fish had slower rates of isotopic incorporation and higher isotopic residence times than warm-reared fish. Discrimination factors were generally smaller for Δ15N (range = 1.9 to 3.0) and larger for Δ13C (range = 1.4 to 2.3) than values reported for other fishes. Variable temperature effects on discrimination suggests unmeasured effects of the experimental diet which will require additional experimentation to tease apart. These results support the hypothesis that metabolic rates are correlated with isotopic incorporation rates in animals dependent on environmental temperature.
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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 | 0,000 |
| 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 ».