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Enregistrement W1979629323 · doi:10.1139/z08-088

Temporal patterns of tissue glycogen, glucose, and glycogen phosphorylase activity prior to hibernation in freeze-tolerant chorus frogs, Pseudacris triseriata

2008· article· en· W1979629323 sur OpenAlexvenueno aff
Steve C. Dinsmore, David L. Swanson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Fish and Wildlife Service
Mots-clésGlycogenBiologyHibernation (computing)Glycogen phosphorylaseInternal medicineEndocrinologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freezing survival may differ among winters in chorus frogs ( Pseudacris triseriata (Wied-Neuwied, 1838)), and low freezing survival is associated with low hepatic glycogen stores. The pattern of prehibernation liver glycogen accumulation in chorus frogs is unknown. Frogs might accumulate hepatic glycogen stores until a threshold level sufficient for winter survival is attained, after which frogs enter hibernation (critical threshold hypothesis). According to this model, frogs active late in the season should only be those with low hepatic glycogen stores. Alternatively, hepatic glycogen levels might continue to increase throughout the fall as long as frogs remain active (continuous increase hypothesis). We tested these hypotheses by measuring liver and leg muscle glycogen, glucose, and glycogen phosphorylase activities in chorus frogs throughout the fall prehibernation period in southeastern South Dakota. Hepatic glycogen levels were significantly related to date and increased throughout the fall period, consistent with the continuous increase hypothesis. This suggests that hepatic glycogen levels do not serve as a cue for entrance into hibernation. Liver phosphorylase activity did not vary significantly with progression of the fall season and activity was lower than in winter, suggesting that the winter increment of phosphorylase activity requires some stimulus during hibernation (e.g., low temperatures).

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,239 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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