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Enregistrement W2078457868 · doi:10.1086/605951

Determining Feeding State and Rate of Mass Change in Insectivorous Bats Using Plasma Metabolite Analysis

2009· article· en· W2078457868 sur OpenAlexafffund
Liam P. McGuire, M. Brock Fenton, Paul A. Faure, Christopher G. Guglielmo

Notice bibliographique

RevuePhysiological and Biochemical Zoology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésInsectivoreBiologyMetaboliteZoologyEcologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insectivorous bats regularly experience dramatic and sometimes rapid changes in nutrient stores, yet our ability to study these changes has been limited by available techniques. Plasma metabolite analysis has proven effective for studying individual rates of mass change in birds but has not been validated for other taxa. We tested the effectiveness of plasma metabolite analysis by conducting a study with captive big brown bats (Eptesicus fuscus) and little brown bats (Myotis lucifugus) in the field. In the lab, we varied food availability to induce various rates of mass change. As predicted, individual rate of mass change was positively correlated with plasma triglyceride concentration, but there was no relationship with plasma beta-hydroxybutyrate concentration, whereas such a relationship has been found in birds. In the field, we collected blood samples from postlactating females as they emerged in the evening (fasted) and when they returned from feeding in the morning. Plasma triglyceride concentration was greater in fed bats than fasted bats, and the increase was less when rain limited foraging. Contrary to predictions, beta-hydroxybutyrate concentration was also greater in fed bats than fasted bats. Analysis of plasma triglyceride concentration provides a technique for assessing individual feeding state and rate of mass change of bats and will facilitate further study of bat nutritional ecology and energetics.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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