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Enregistrement W1586293351 · doi:10.1111/j.1439-0426.2012.01998.x

Understanding morphology: a comparative study on the lower jaw in two teleost species

2012· article· en· W1586293351 sur OpenAlexafffund
Brian D. Milligan, Nyeema C. Harris, Tamara A. Franz‐Odendaal

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Ichthyology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDevelopmental Biology and Gene Regulation
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesNova Scotia Health Research FoundationNova Scotia Research Innovation Trust
Mots-clésBiologyZebrafishVertebrateCartilageCharaciformesOssificationAnatomyDanioDevelopmental biologyMorphology (biology)Evolutionary biologyZoologyCell biologyGeneticsFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zebrafish are currently used as a model organism for studying disorders affecting bone development and regeneration, yet we do not understand many aspects of teleost skeletal biology. This study focuses on the changes in shape of Meckel’s cartilage and its subsequent ossification in two teleosts with different feeding strategies and jaw morphologies; zebrafish (Cypriniformes) which lack mandibular teeth and the sighted Mexican tetra (Characiformes), which has oral teeth. We find that some aspects of jaw development, such as the retraction of Meckel’s cartilage are delayed in the tetra despite its larger embryonic and adult size, while other aspects, such as the differentiation of mature chondrocytes is accelerated. The mode of retraction of Meckel’s cartilage also appears to be different in tetra compared to in zebrafish. Understanding the cellular and developmental mechanisms underlying jaw shape in species with different feeding strategies is important to our understanding of vertebrate morphology in general, and could provides novel insights into teleost skeletal biology.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,228 · 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
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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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