Fatty acid profiles of more than 470 marine species from the Southern Hemisphere
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lipid and fatty acid datasets are commonly used to assess the nutritional composition of organisms, trophic ecology, and ecosystem dynamics. Lipids and their fatty acid constituents are essential nutrients to all forms of life because they contribute to biological processes such as energy flow and metabolism. Assessment of total lipids in tissues of organisms provides information on energy allocation and life‐history strategies and can be an indicator of nutritional condition. The analysis of an organism's fatty acids is a widely used technique for assessing nutrient and energy transfer, and dietary interactions in food webs. Although there have been many published regional studies that assessed lipid and fatty acid compositions, many only report the mean values of the most abundant fatty acids. There are limited individual records available for wider use in intercomparison or macro‐scale studies. This dataset consists of 4856 records of individual and pooled samples of at least 470 different marine consumer species sampled from tropical, temperate, and polar regions around Australia and in the Southern, Indian, and Pacific Oceans from 1989 to 2018. This includes data for a diverse range of taxa (zooplankton, fish, cephalopods, chondrichthyans, and marine mammals), size ranges (0.02 cm to ~13 m), and that cover a broad range of trophic positions (2.0–4.6). When known, we provide a record of species name, date of sampling, sampling location, body size, relative (%) measurements of tissue‐specific total lipid content and abundant fatty acids, and absolute content (mg 100 g−1 tissue) of eicosapentaenoic acid (EPA, 20:5n3) and docosahexaenoic acid (DHA, 22:6n3) as important long‐chain (≥C20) polyunsaturated omega‐3 fatty acids. These records form a solid basis for comparative studies that will facilitate a broad understanding of the spatial and temporal distribution of marine lipids globally. The dataset also provides reference data for future dietary assessments of marine predators and model assessments of potential impacts of climate change on the availability of marine lipids and fatty acids. There are 480 data records within our data file for which the providers have requested that permission for reuse be granted, with the likely condition that they are included as a coauthor on the reporting of the dataset. Records with this condition are indicated by a “yes” under “Conditions_of_data_use” in Data S1: Marineconsumer_FAdata.csv (see Table 2 in Metadata S1 for more details). For all other data records marked as “No” under “Conditions_of_data_use,” there are no copyright restrictions for research and/or teaching purposes. We request that users acknowledge use of the data in publications, research proposals, websites, and other outlets via formal citation of this work and original data sources as applicable.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».