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Enregistrement W1911818831 · doi:10.1242/jeb.205.2.189

Effects of longitudinal body position and swimming speed on mechanical power of deep red muscle from skipjack tuna (<i>Katsuwonus pelamis</i>)

2002· article· en· W1911818831 sur OpenAlexaff
Douglas A. Syme, Robert E. Shadwick

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomimetic flight and propulsion mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkipjack tunaAnatomyTunaLeg muscleFish measurementFish physiologyBiologyFisheryFish <Actinopterygii>MedicinePhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanical power output of deep, red muscle from skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) was studied to investigate (i) whether this muscle generates maximum power during cruise swimming, (ii) how the differences in strain experienced by red muscle at different axial body locations affect its performance and (iii) how swimming speed affects muscle work and power output. Red muscle was isolated from approximately mid-way through the deep wedge that lies next to the backbone; anterior (0.44 fork lengths, ANT) and posterior (0.70 fork lengths, POST) samples were studied. Work and power were measured at 25 degrees C using the work loop technique. Stimulus phases and durations and muscle strains (+/- 5.5 % in ANT and +/- 8 % in POST locations) experienced during cruise swimming at different speeds were obtained from previous studies and used during work loop recordings. In addition, stimulus conditions that maximized work were determined. The stimulus durations and phases yielding maximum work decreased with increasing cycle frequency (analogous to tail-beat frequency), were the same at both axial locations and were almost identical to those used by the fish during swimming, indicating that the muscle produces near-maximal work under most conditions in swimming fish. While muscle in the posterior region undergoes larger strain and thus produces more mass-specific power than muscle in the anterior region, when the longitudinal distribution of red muscle mass is considered, the anterior muscles appear to contribute approximately 40% more total power. Mechanical work per length cycle was maximal at a cycle frequency of 2-3 Hz, dropping to near zero at 15 Hz and by 20-50% at 1 Hz. Mechanical power was maximal at a cycle frequency of 5 Hz, dropping to near zero at 15 Hz. These fish typically cruise with tail-beat frequencies of 2.8-5.2 Hz, frequencies at which power from cyclic contractions of deep red muscles was 75-100% maximal. At any given frequency over this range, power using stimulation conditions recorded from swimming fish averaged 93.4 +/- 1.65% at ANT locations and 88.6 +/- 2.08% at POST locations (means +/- S.E.M., N=3-6) of the maximum using optimized conditions. When cycle frequency was held constant (4 Hz) and strain amplitude was increased, work and power increased similarly in muscles from both sample sites; work and power increased 2.5-fold when strain was elevated from +/- 2 to +/- 5.5%, but increased by only approximately 12% when strain was raised further from +/- 5.5 to +/- 8%. Taken together, these data suggest that red muscle fibres along the entire body are used in a similar fashion to produce near-maximal mechanical power for propulsion during normal cruise swimming. Modelling suggests that the tail-beat frequency at which power is maximal (5 Hz) is very close to that used at the predicted maximum aerobic swimming speed (5.8 Hz) in these fish.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations48
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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