Diving experience and the aerobic dive capacity of muskrats: does training produce a better diver?
Notice bibliographique
Résumé
We tested the hypothesis that the body oxygen stores, aerobic dive limit (ADL) and dive performance of muskrats can be enhanced by dive-conditioning in a laboratory setting. We compared several key variables in 12 muskrats trained to swim a 16 m underwater course to a feeding station ('divers') with those of 12 animals precluded from diving but required to travel identical distances in water to feed ('surface swimmers'). Acclimated muskrats assigned to each group were trained concurrently over a 9-11 week period. We observed significant gains in the haematocrit (P=0.0005) and blood haemoglobin concentration (P=0.015) of 'divers', but not 'surface swimmers'. The post-training blood O(2) store calculated for 'divers' (22.9 ml O(2) kg(-1)) was nearly 26% higher than that (18.2 ml O(2) kg(-1)) derived for 'surface swimmers' (P=0.03). Dive-conditioning had no apparent effect on lung volume, whole blood and plasma volumes, nor on the glycogen level and buffering capacity of skeletal muscles. Cardiac and skeletal muscle myoglobin levels were also similar in both test groups following training. The mean total body oxygen store of 'divers' (37.8ml O(2) STPD kg(-1)) was 13.5% higher (P=0.037) than for 'surface swimmers' (33.3 ml O(2) STPD kg(-1)), an increase attributed entirely to the gain in blood O(2) storage capacity of the former group. However, owing to a slightly higher estimate of diving metabolic rate in dive-conditioned animals, the calculated ADL for this group (61.3 s) was indistinguishable from that of 'surface swimmers' (61.8 s). Few differences were observed in the post-training dive behaviour of 'surface swimmers' and 'divers', a finding consistent with the strong similarity in their calculated aerobic dive capacities.
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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 | 0,001 |
| 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 ».