Investigating infant feeding development in wild chimpanzees using stable isotopes of naturally shed hair
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Measuring the relative contributions of milk and non‐milk foods in the diets of primate infants is difficult from observations. Stable carbon (δ 13 C) and nitrogen (δ 15 N) isotopes in hair can be used to physiologically track infant feeding through development, but few wild studies have done so, likely due to the difficulty in collecting hair non‐invasively. We assessed infant feeding at different ages in wild chimpanzees ( Pan troglodytes ) at Ngogo, Uganda using δ 13 C and δ 15 N of keratin in 164 naturally shed hairs from 29 infants (61 hairs), 6 juveniles (7 hairs), 28 mothers (67 hairs) and 14 adult males (29 hairs). Hairs were collected when they stuck to feces during defecation or from the ground after chimpanzees groomed or rested. We could not distinguish between the hairs of infants and mothers using strand length and diameter. Infants 1–2 years old were most enriched in 13 C and 15 N and showed means of 1.1‰ in δ 13 C and 2.1‰ in δ 15 N above their mothers. Infants at 2 years had hair δ 13 C values like those of their mothers, which suggests infants began relying more heavily on plants around this age. While mother‐infant δ 13 C and δ 15 N differences generally decreased with offspring age, as is expected when infants rely increasingly more on independent foraging through development, milk seemed to remain an important dietary component for infants older than 2.5 years, as evidenced by continuing elevated δ 15 N. We showed that stable carbon and nitrogen isotopes in naturally shed hairs can feasibly detect trophic level differences between chimpanzee infants and mothers. Since it can mitigate some of the limitations associated with behavioral and fecal stable isotope data, the use of hair stable isotopes is a useful, non‐invasive tool for assessing infant feeding development in wild primates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».