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Enregistrement W7043981657

Variability In Fatty Acid Composition Of Bottlenose Dolphin (Tursiops Truncatus) Blubber As A Function Of Body Site, Season, And Reproductive State

2004· article· en· W7043981657 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of International Crisis and Risk Communication Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlubberFatty acidComposition (language)Bottlenose dolphinCetacea
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Odontocete blubber has been shown to be variable in composition and can be separated into strata visually, histologically, and biochemically. The purpose of this study was to examine fatty acid composition of bottlenose dolphin (Tursiops truncatus (Montagu, 1821)) blubber, and determine if differences exist between body sites, reproductive states, and (or) seasons. The influence of these variables on blubber composition could aid in the creation of a model that would use fatty acid signature analysis to evaluate diet in free-ranging populations. Blubber samples were obtained from freshly dead animals along the Texas and Louisiana coastlines. Samples from nine body sites were analyzed to investigate site variability, and from one site to evaluate differences due to season, reproductive state, and blubber layer. All body sites of animals sampled in the winter were statistically indistinguishable, indicating that biopsy samples could be obtained from any location on the animal for fatty acid analysis during this season; however, three distinct blubber layers were identifiable, and reproductive states were significantly different in terms of fatty acid composition. Seasonal differences in fatty acid composition were also highly significant for all one-site inner blubber layer samples. Ultimately, the differences in fatty acid composition could have resulted from dietary or physiological factors and need to be examined further. © 2004 NRC Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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