The Effects of Low-Speed Swimming following Exhaustive Exercise on Metabolic Recovery and Swimming Performance in Brook Trout (<i>Salvelinus fontinalis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Experiments were conducted to determine whether low-speed swimming during recovery from exhaustive exercise improved both metabolic recovery and performance during a swimming challenge. For these experiments, brook trout were allowed to recover from exhaustive exercise for 2 h while swimming at 0, 0.5, 1.0, or 1.5 body length (BL) s(-1) or allowed to recover from exhaustive exercise for 1, 2, or 3 h while swimming at 1.0 BL s(-1). At the appropriate interval, either (i) muscle and blood samples were removed from the fish or (ii) fish were assessed for performance (i.e., fatigue time) during a fixed-interval swimming test. Low-speed swimming during recovery from exhaustive exercise resulted in significantly longer fatigue times compared with fish recovering in still water (i.e., 0 BL s(-1)). However, swimming during recovery did not expedite recovery of muscle lactate or blood variables (e.g., lactate, osmolarity, glucose). These observations suggest that metabolic recovery and subsequent swimming performance may not be directly linked and that other factors play a role in swimming recovery in brook trout.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».