You are the colour of what you eat: higher invertebrate consumption correlates with redder muscle pigmentation in anadromous Arctic char (Salvelinus alpinus) along western Hudson Bay, Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Salmonid fishes exhibit marked intra-specific variation in muscle pigmentation, primarily due to individual differences in the accumulation and assimilation of dietary carotenoids. Carotenoids are synthesized by primary producers and microorganisms, and present in the tissues of crustaceans that can serve as important prey for salmonids. Despite anadromous Arctic char ( Salvelinus alpinus ) being a key subsistence and economic resource across Inuit Nunangat, their muscle pigmentation in relation to diet and environmental variability (e.g., sea ice dynamics) has not been investigated. Using carotenoid spectrophotometry analysis and a muscle colour scale, we examined the influence of Arctic char diet, inferred from stomach contents, stable isotopes (δ 15 N), and highly branched isoprenoids on their muscle pigmentation, as well as muscle pigmentation of their prey near the communities of Rankin Inlet and Naujaat, Nunavut in two years (2021, 2022) with contrasting sea ice cover. Among prey types, invertebrates had higher carotenoid concentrations than fishes. Arctic char in Naujaat contained higher muscle carotenoid concentrations and redder muscle than in Rankin Inlet in 2021, associated with a higher invertebrate-based diet and more prevalent sea ice cover. In 2022, muscle carotenoid concentrations of Naujaat and Rankin Inlet Arctic char were similar, associated with a largely fish-based diet and similar sea ice cover, although muscle still remained redder in Naujaat Arctic char. Inter-annual variation in carotenoid concentration and muscle pigmentation associated with diet variability observed in this species may affect local resource users over the long-term due to unpredictable climate-driven environmental changes, resulting in socioeconomic impacts across the Arctic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».