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Enregistrement W2102063917 · doi:10.1242/bio.201410264

Seasonal and reproductive effects on wound healing in the flight membranes of captive big brown bats

2014· article· en· W2102063917 sur OpenAlexafffund
Alejandra Ceballos‐Vasquez, John R. Caldwell, Paul A. Faure

Notice bibliographique

RevueBiology Open · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster UniversityOntario Innovation Trust
Mots-clésEptesicus fuscusBiologyWound healingZoologyPhysiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The flight membranes of bats serve a number of physiological functions important for survival. Although flight membrane injuries are commonly observed in wild-caught bats, in most cases the damage heals completely. Previous studies examining wound healing in the flight membranes of bats have not taken into consideration energy constraints that could influence healing times. Wound healing results in increased energy demands, therefore we hypothesized that wound healing times would be slower during periods of energy conservation and/or energy output. In this study we used an 8 mm diameter circular punch tool to biopsy the wing membranes of healthy adult female big brown bats (Eptesicus fuscus) from a captive research colony to test the hypothesis that healing times will vary with seasonal temperature changes between the summer and winter seasons, and with reproductive condition between lactating and non-reproductive females. As expected, membrane biopsies took significantly longer to heal during the winter when bats were hibernating compared to the summer when bats were active. Surprisingly, no difference in healing time was observed between lactating and non-reproductive females. The wings of most bats fully healed, although some individuals showed wound expansion demonstrating that impaired healing is occasionally observed in otherwise healthy subjects.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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