Biochemical Adaptation to Extreme Environments
Notice bibliographique
Résumé
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).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».