Comparative plasma biochemistry analyte data in nesting leatherback (<i>Dermochelys coriacea</i>), foraging green (<i>Chelonia mydas</i>) and foraging and nesting hawksbill (<i>Eretmochelys imbricata</i>) sea turtles in Grenada, West Indies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blood biochemistry represents a minimally invasive tool for monitoring sea turtle health, assessing injured sea turtles and supporting conservation strategies. In Grenada, West Indies, plasma biochemical variables were examined in 33 nesting leatherback (Dermochelys coriacea), 49 foraging green (Chelonia mydas), 49 foraging hawksbill (Eretmochelys imbricata) and 12 nesting hawksbill sea turtles sampled between 2017 and 2022. Plasma biochemistry reference intervals are described herein except for nesting hawksbills, which are represented by descriptive statistics due to the low sample size. Select analyte concentrations were positively correlated with curved carapace length in leatherbacks (chloride), green turtles (total protein, albumin and globulin) and foraging hawksbills (total protein, albumin and phosphorus). Cholesterol (7.8 mmol/l ± 1.6 SD) and triglyceride (6.9 mmol/l ± 1.9 SD) concentrations were significantly higher in leatherbacks compared to foraging green turtles, foraging hawksbills and nesting hawksbills (P &lt; 0.001 for all). Cholesterol was significantly higher in nesting hawksbills compared to foraging green turtles (P = 0.050) and foraging hawksbills (P = 0.050). Foraging hawksbills demonstrated significantly higher aspartate transaminase activities than leatherbacks (P = 0.002), green turtles (P = 0.009) and nesting hawksbills (P &lt; 0.001). Biochemical results provide baseline population health data and support guidance for treatments during clinical sea turtle rehabilitation efforts. They also provide insight into species-specific physiologic differences and preludes further studies to better characterize the impacts of life-stage class on biochemistry reference intervals to better support wild sea turtle populations in Grenada.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».