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Enregistrement W2118278630 · doi:10.1242/jeb.082925

Finding the best estimates of metabolic rates in a coral reef fish

2013· article· en· W2118278630 sur OpenAlexfundno aff
Dominique G. Roche, Sandra A. Binning, Yoland J. Bosiger, Jacob L. Johansen, Jodie L. Rummer

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre of Excellence for Coral Reef Studies, Australian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaStrong
Mots-clésRespirometryRespirometerBiologyMetabolic rateEcologyRespirationAnatomyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations194
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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