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Enregistrement W2101800465 · doi:10.1139/cjz-2014-0313

Resting metabolic rate and activity: key components of seasonal variation in daily energy expenditure for the northern fur seal (<i>Callorhinus ursinus</i>)

2015· article· en· W2101800465 sur OpenAlexaffvenue
Alex Dalton, David A. S. Rosen, Andrew W. Trites

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesRocky Mountain Research StationNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésBiologyBasal metabolic rateSeasonalityThermoregulationEnergy expenditureEcologyBioenergeticsDoubly labeled waterJuvenileAnimal scienceEnergeticsZoologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonal changes in daily energy expenditure (DEE) and its key underlying components (costs of resting metabolic rate (RMR), thermoregulation, activity, and growth) were measured to determine seasonal energy requirements, bioenergetic priorities, and potential times of year when unpredicted episodes of nutritional stress would have their greatest effect on female northern fur seals (Callorhinus ursinus (L., 1758)). The mean (±SD) DEE of six captive juvenile female fur seals was 527.8 ± 65.7 kJ·kg−1·d−1 and fluctuated seasonally (lower during summer and winter, and up to 20% greater in spring and fall). RMR also changed significantly with season and was higher in the fall (potentially due to moulting or anticipated migratory activity). However, changes in RMR did not follow the same seasonal trend as those of DEE. The largest component of DEE was RMR (∼80%, on average), followed by the cost of activity (which may have driven some of the seasonal variations in DEE). In contrast, the energetic costs associated with growth and thermoregulation appeared negligible within the scope of overall energy expenditures. Elevated innate costs of RMR and higher growth rates in the fall and summer, respectively, suggest that inadequate nutrition could comparatively have greater negative effects on female fur seals during these seasons.

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: Observationnel
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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