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Enregistrement W1971443527 · doi:10.1139/z2012-019

Critical swim speed and fast-start response in the African cichlid<i>Pseudocrenilabrus multicolor victoriae</i>: convergent performance in divergent oxygen regimes

2012· article· en· W1971443527 sur OpenAlexafffundvenue
Kiyoko M. Gotanda, Erin E. Reardon, Sebastian Murphy, Lauren J. Chapman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyCichlidIntraspecific competitionEscape responseFish <Actinopterygii>ZoologyPhenotypic plasticityAnimal scienceEcologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dissolved oxygen (DO) can be a strong predictor of intraspecific variation in morphology and physiology in fishes. In the African cichlid Pseudocrenilabrus multicolor victoriae Seegers, 1990, fish reared under low DO develop larger gills, deeper bodies, and larger, wider heads than full siblings reared under high DO, which could influence swim performance. In this study, we compared critical swim speed (Ucrit) and fast-start swimming in F1-generation fish from two field populations (one high and one low DO) of P. m. victoriae reared under high or low DO. There was no difference in Ucritbetween populations or rearing treatments. However, females exhibited a lower Ucritthan males. In fast-start trials, low-DO-reared fish reacted faster (lower response latency) and used double bends more often than high-DO-reared fish, but there was no difference in maximum velocity or acceleration. Low-DO-reared fish might compensate for morphological differences by using double bends to achieve similar performance as high-DO siblings. These results suggest that divergent morphotypes of P. m. victoriae are capable of achieving the same level of performance under their home DO condition and highlights the importance of developmental plasticity in facilitating adaptive response to alternative environments.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations16
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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