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Enregistrement W2077390374 · doi:10.1002/dvdy.23837

Dynamic skeletogenesis in fishes: Insight of exercise training on developmental plasticity

2012· article· en· W2077390374 sur OpenAlexaff
Thomas Grünbaum, Richard Cloutier, Bruno Vincent

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Dynamics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDevelopmental Biology and Gene Regulation
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité Sainte-Anne
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyDevelopmental plasticityPlasticityPhenotypic plasticitySalvelinusEvolutionary biologyOssificationDevelopmental biologyEcologyZoologyAnatomyFish <Actinopterygii>GeneticsTrout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Through developmental and evolutionary time, organisms respond variably to their environment not only in terms of size and shape but also in terms of timing. Developmental plasticity can potentially act on various aspects of the timing of developmental events (i.e., appearance, cessation, duration, sequence). In this study, we address the developmental plasticity of median fin endoskeleton by using exercise training on newly-hatched Arctic charr (Salvelinus alpinus). RESULTS: Developmental progress of cartilage formation (i.e., chondrification) in all fins is less influenced than ossification by an increase of water velocity. The most responsive elements, meaning those elements with greater onset plasticity owing to a water velocity increase, differ in terms of early versus late developmental events. The most responsive elements are those that chondrify and to a greater extent ossify later in the development. CONCLUSIONS: Plasticity is documented for the timing of appearance (i.e., onset) and the timing of transition from cartilage to bone (i.e., transitions of skeletal states) rather than the order of events within a sequence. Similarities of plastic response in developmental patterns could be used as a powerful criterion to strengthen the identification of phenotypic modules.

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 seuil0,005

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)0,0020,000

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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations40
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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