No Trade-Offs between Lipid Stores and Structural Growth in Juvenile Zebra Finches Undergoing Nutritional Stress during Development
Notice bibliographique
Résumé
Nutritional conditions during development can affect both structural growth and body fat deposition. Body size and body fat each have significant consequences for fitness, yet few studies have investigated how young birds balance resource allocation between structural growth and fat reserves. We raised zebra finches (Taeniopygia guttata) in consistently high- or low-food conditions until posthatch day 35 (PHD 35). From this age until PHD 62, half of the birds in each condition were switched to the other treatment, while the rest were maintained on the same conditions. Body mass, lean mass, body fat, and tarsus length were measured before (PHD 25) and after (PHD 55) nutritional independence. Precise measures of body composition were obtained noninvasively at both ages using quantitative magnetic resonance analysis. At PHD 25, birds in the high treatment had more body mass and lean mass than birds in the low treatment, but nutritional treatments did not affect body fat at this age. Unexpectedly, the strategic response of birds that experienced deteriorating food availability was to maintain body mass by increasing body fat and decreasing lean mass. Birds that experienced an improvement in food availability significantly increased body mass by increasing lean mass and not body fat. Birds maintained on a low diet throughout did not significantly increase body mass, lean mass, or body fat. Tarsus length was not affected by nutritional manipulations. These findings indicate that nutritional stress did not affect the relationship between skeletal growth and body fat deposition because lean mass, body fat, and tarsus length can be independently regulated at different developmental periods depending on nutritional conditions.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».