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Enregistrement W2060272128 · doi:10.1242/jeb.021642

THE COST OF EATING GRASS AND GROWING FAST

2009· article· en· W2060272128 sur OpenAlexaff
Charles Darveau

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEcologyBasal metabolic rateVariation (astronomy)Zoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The metabolic cost of maintaining living tissue is expressed by a measurement used routinely in animal biology; the basal metabolic rate (BMR). Despite the extensive use of this measurement, our understanding of how and why this rate varies among species, populations or individuals remains elusive. The difficulties that researchers face in disentangling variation in BMR are in part due to the challenge of identifying the source of such variation. Complex physiological traits vary depending on the species and its lifestyle, the environment an individual lives in, the conditions experienced during development, and the genetic make-up of an individual. The interface between the fields of physiology and evolutionary biology now allows for experimental approaches designed to quantify the contribution of genetic and environmental variables to the variation of complex physiological traits such as BMR. This approach was recently used by Edyta Sadowska, Pawel Koteja and their colleagues from Jagiellonian University in Poland, where they tested the hypothesis that BMR is genetically correlated with growth rate and the ability to cope with a low-quality grass diet in a mammalian species: the bank vole.The team established a laboratory colony of bank voles, which allowed them to carry out a quantitative genetics study. The team were interested in testing the genetic correlation between growth rate, the ability to cope with a low-quality grass diet, and BMR. First the team captured voles in the field,and then raised six subsequent generations of the colony in the laboratory. They measured the growth rate of the voles by recording the rodents' body mass change over the 10 day period after the youngsters were weaned. To assess how individuals cope with low food quality, they fed individuals on a grass diet for 4 days and measured the change in body mass. Finally, the team measured each individual's BMR by assessing the rate of oxygen consumption.At weaning, the voles weighed on average 10 g (21 days), with their body masses ranging from around 6–15 g. During the 10 d following weaning,individuals gained an average of 5 g, varying from approximately 2 to 9 g. After being fed a low-quality grass-based diet for 4 days, the rodents lost an average of 1.3 g in body mass, ranging from a 1 g mass gained to a 4 g mass loss.The breeding experiment enabled the researchers to estimate which components of the observed variation among individuals were due to genetic or environmental factors. They determined that postweaning growth rate and body mass change when fed a grass diet are heritable traits, where some of the variation in the trait is genetically derived. This finding adds to Sadowska and Koteja's previous work showing that variation in mass-independent BMR is also heritable. The authors then showed a genetic correlation between postweaning growth rate, mass change on a grass diet and BMR. This last piece of information suggests that if selection acts on increasing growth rate or the ability to cope with a low-quality grass diet, then an increase in BMR would also evolve, as they are genetically correlated.By measuring the variation of complex physiological traits in individual voles over multiple generations, the group was able not only to assess the nature versus nurture components of these traits, but also to show that a life-history trait such as growth rate and an ecological trait such as food habits can influence the evolution of BMR.

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)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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