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Enregistrement W1966377410 · doi:10.1371/journal.pone.0123947

Lab-on-a-Bird: Biophysical Monitoring of Flying Birds

2015· article· en· W1966377410 sur OpenAlexaff
Abdurrahman Gümüş, Seoho Lee, Syed Saad Ahsan, Kolbeinn Karlsson, Richard M. Gabrielson, Christopher G. Guglielmo, David W. Winkler, David Erickson

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationNational Science Foundation
Mots-clésUric acidBiosensorBiologyPotentiostatEcologyBiochemistryChemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The metabolism of birds is finely tuned to their activities and environments, and thus research on avian systems can play an important role in understanding organismal responses to environmental changes. At present, however, the physiological monitoring of bird metabolism is limited by the inability to take real-time measurements of key metabolites during flight. In this study, we present an implantable biosensor system that can be used for continuous monitoring of uric acid levels of birds during various activities including flight. The system consists of a needle-type enzymatic biosensor for the amperometric detection of uric acid in interstitial fluids. A lightweight two-electrode potentiostat system drives the biosensor, reads the corresponding output current and wirelessly transfers the data or records to flash memory. We show how the device can be used to monitor, in real time, the effects of short-term flight and rest cycles on the uric acid levels of pigeons. In addition, we demonstrate that our device has the ability to measure uric acid level increase in homing pigeons while they fly freely. Successful application of the sensor in migratory birds could open up a new way of studying birds in flight which would lead to a better understanding of the ecology and biology of avian movements.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,083 · 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'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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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