Data from: Isotopic turnover rates and diet-tissue discrimination depend on feeding habits of freshwater snails
Notice bibliographique
Résumé
Estimates of animal diets and trophic structure using stable isotope analysis are strongly affected by diet-tissue discrimination and tissue turnover rates, yet these factors are often unknown for consumers because they must be measured using controlled-feeding studies. Furthermore, these parameters may be influenced by diet quality, growth, and other factors. We measured the effect of dietary protein content on diet-tissue discrimination and tissue turnover in three freshwater snail species. We fed lettuce to individually housed snails (n = 450 per species) for ten weeks, then half were switched to a high-protein diet. Isotopic values of muscle and gonad tissue were assessed at 48 and 80 days post-diet change. Snail discrimination factors varied by diet (low-protein > high-protein) and usually differed among species for both N and C, although species had similar carbon discrimination when fed the low-protein diet. Carbon turnover rates were similar among species for a given tissue type, but nitrogen turnover varied more among species. In addition, diet affected growth of species differently; some species grew larger on high-protein (H. trivolvis) while others grew larger on low-protein diet (Lymnaea spp.). These differences among species in growth influenced turnover rates, which were faster in the species with the highest growth rate following the diet switch from low to high-protein. Thus, growth is one of the main processes that affects tissue turnover, but growth and feeding preference did not affect diet-tissue discrimination, which was greater on low-protein than high-protein diets for all species regardless of growth performance. These results suggest that diet might influence two key parameters of stable isotope analysis differently.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».