Finding the best estimates of metabolic rates in a coral reef fish
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic rates of aquatic organisms are estimated from measurements of oxygen consumption rates ( ) through swimming and resting respirometry. These distinct approaches are increasingly used in ecophysiology and conservation physiology studies; however, few studies have tested whether they yield comparable results. We examined whether two fundamental measures, standard metabolic rate (SMR) and maximum metabolic rate (MMR), vary based on the method employed. Ten bridled monocle bream (Scolopsis bilineata) were exercised using (1) a critical swimming speed (Ucrit) protocol, (2) a 15 min exhaustive chase protocol and (3) a 3 min exhaustive chase protocol followed by brief (1 min) air exposure. Protocol 1 was performed in a swimming respirometer whereas protocols 2 and 3 were followed by resting respirometry. SMR estimates in swimming respirometry were similar to those in resting respirometry when a three-parameter exponential or power function was used to extrapolate the swimming speed- relationship to zero swimming speed. In contrast, MMR using the Ucrit protocol was 36% higher than MMR derived from the 15 min chase protocol and 23% higher than MMR using the 3 min chase/1 min air exposure protocol. For strong steady (endurance) swimmers, such as S. bilineata, swimming respirometry can produce more accurate MMR estimates than exhaustive chase protocols because oxygen consumption is measured during exertion. However, when swimming respirometry is impractical, exhaustive chase protocols should be supplemented with brief air exposure to improve measurement accuracy. Caution is warranted when comparing MMR estimates obtained with different respirometry methods unless they are cross-validated on a species-specific basis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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