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Enregistrement W2056466229 · doi:10.1139/z03-202

Postfreeze locomotion performance in wood frogs (<i>Rana sylvatica</i>) and spring peepers (<i>Pseudacris crucifer</i>)

2003· article· en· W2056466229 sur OpenAlexvenueno aff
Jack R. Layne, Matt E Rice

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésCruciferBiologyEcologyHibernation (computing)PredationSpring (device)ZoologyHylaBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freeze tolerance exists among a few species of terrestrially hibernating North American frogs such as the wood frog (Rana sylvatica) and the spring peeper (Pseudacris crucifer). We investigated jump distance and swimming speed of these two frog species during postfreeze recovery because impaired performance, even if reversible, could have adverse ecological consequences for these frogs. Following a nonlethal freeze at –1.5 °C, R. sylvatica returned to the prefreeze level of both modes of locomotion sooner than P. crucifer (54 h vs. 11 d or longer). Wood frogs recovered slowly following more intense freezes: a –4.0 °C treatment group failed to reach the prefreeze level after 11 d, and a –3.0 °C treatment group took 54 h to reach 50% of the prefreeze level. As a result of their diminished locomotive performance, frogs recovering from natural freezes may be temporarily less able to exploit environmental resources and less able to escape predators active in winter. Nevertheless, given the massive biochemical and physiological disturbances accompanying tissue freezing, the recovery dynamics in these frogs seem sufficiently rapid to minimize most ecological risks and to permit early spring breeding. The faster recovery of locomotion in R. sylvatica compared with P. crucifer is consistent, however, with its greater northward distribution.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations14
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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