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Enregistrement W6966778374 · doi:10.5061/dryad.2z34tmpx3

Fatty acid and carbon isotopic data for: Use of essential vs. non-essential fatty acids during flight in monarch butterflies: Implications for the importance of nectaring during migration

2025· dataset· en· W6966778374 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFatty acidNutrientNectarPolyunsaturated fatty acidReproductionInsect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many insect species are migratory, but migration is energetically costly, leading to a tradeoff between migration and subsequent reproduction. Of importance to the allocation of resources to migration and reproduction is the relative use of essential and non-essential fatty acids. How different ecological conditions experienced by individuals affect the differential allocation of nutrients has not been well explored, especially in insects. Our goal was to evaluate how reproductive (summer) and migratory (fall) rearing conditions affect the source and allocation patterns of fatty acids used during experimental flights (0-6h) in monarch butterflies (Danaus plexippus L.). We used larval and adult diets manipulated isotopically (δ13C) and chromatographic analyses to determine fatty acid composition and source in the fat body. C4 vs. C3 carbohydrate feeding increased the δ13C value of lipids in monarchs (-31.2 vs -22.1‰) and increased total fatty acid concentrations reflecting lipid synthesis during adult feeding. Fuel use during flight differed with essential fatty acids being more conserved in fall vs. summer conditions (21% vs 32% loss respectively) indicating that the environmental cues responsible for the onset of migration result in physiological changes that modify lipid use. Frequency of stopovers for nectar and nectar quality available during migration will influence the capacity of monarchs to conserve essential fatty acids up to and through migration and overwinter period.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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