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Enregistrement W197221706 · doi:10.1385/1-59259-925-7:169

Biochemical Adaptation to Extreme Environments

2007· book-chapter· en· W197221706 sur OpenAlexaff
Kenneth B. Storey, Janet M. Storey

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchaeaAdaptation (eye)Extreme environmentVertebrateOceanographyInvertebrateEcologyEarth scienceEnvironmental scienceAstrobiologyBiologyGeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physiology can be viewed as the collection of mechanisms and processes that allows organisms to deal with challenges from both internal (e.g., exercise, growth, reproduction) and external (e.g., variations in temperature, oxygen and water availability, salinity, pressure, radiation, heavy metals, etc.) sources. In this chapter we focus on solutions to some of the external challenges to life in extreme environments. This subject is a huge one because life on Earth has radiated into every conceivable environment, from the frigid Antarctic to boiling hot springs, from the ocean depths to the tops of mountains, from hypersaline lakes to the driest deserts, and many more. We mainly consider biochemical and molecular solutions by vertebrate animals to environmental challenges of low oxygen and low temperature because these hold lessons that can be applied to the human condition and medical concerns. However, the reader should be aware that the extremes of vertebrate life are bested on every front by the capabilities of invertebrates, plants, bacteria, and archaea and many excellent resources explore life at the extremes from different perspectives; selected texts include those by Hochachka and Somero (1), Schmid-Neilsen (2), Ashcroft (3), Margesin and Schinner (4), Willmer et al. (5), Lutz et al. (6), and Gerday and Glansdorff (7).

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,176 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations29
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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