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Enregistrement W1991746668 · doi:10.1081/cbi-100103965

PHASE-SHIFTING EFFECTS OF DUSKLIKE AND DAWNLIKE LIGHT PULSES ON THE CIRCADIAN ACTIVITY RHYTHMS OF SYRIAN HAMSTERS

2001· article· en· W1991746668 sur OpenAlexafffund
Stéphan G. Reebs, Rachel Cormier

Notice bibliographique

RevueChronobiology International · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésZeitgeberCircadian rhythmAnalysis of variancePulse (music)MesocricetusRepeated measures designRhythmHamsterAnimal scienceOpticsAudiologyBiologyEndocrinologyPhysicsInternal medicineMedicineMathematicsStatisticsCircadian clock

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study tested whether light pulses with a dusklike offset or a dawnlike onset caused phase shifts of different sizes in the circadian wheel-running activity of Syrian hamsters, Mesocricetus auratus. Six experiments were conducted, each with 30 hamsters; the hamsters received first one type of pulse and then the other type a few weeks later, allowing a paired comparison. The six experiments represented the combination of two maximum light intensities (150 and 250 lux) and three zeitgeber times (ZTs) at which the pulses were given (ZT13.5, ZT14.5, and ZT20). Pulses were 30 minutes long, a relatively short duration to minimize circadian time effects. Aschoff's type II method of measuring phase shifts was used. In none of the six experiments did a two-tailed paired t test detect a significant difference in the size of phase shifts caused by dusklike versus dawnlike pulses. A three-way analysis of variance (ANOVA) on the combined data from all six experiments (with pulse type, pulse intensity, and ZT as factors) also failed to detect a significant effect of pulse type. Statistical power was calculated and found to be reasonably good. These negative results are in line with those of a previous study in which a different methodology was used.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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