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Enregistrement W2118476669 · doi:10.1242/jeb.054569

The sub-lethal effects of repeated freezing in the woolly bear caterpillar <i>Pyrrharctia isabella</i>

2011· article· en· W2118476669 sur OpenAlexafffund
Katie E. Marshall, Brent J. Sinclair

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCaterpillarLepidoptera genitaliaHardiness (plants)BiologyTemperate climateInstarMalpighian tubule systemOverwinteringAnimal scienceLarvaEcologyZoologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repeated freeze-thaw cycles are common and are increasing in frequency with climate change in many temperate locations, yet understanding of their impact on freeze-tolerant insects is extremely limited. We investigated the effects of repeated freezing and thawing on the freeze-tolerant final instar caterpillars of the moth Pyrrharctia isabella (Lepidoptera: Arctiidae) by subjecting individuals to either a single sustained 35 h freeze or five 7 h freezes. Sub-lethal effects were quantified with changes in three broad groups of measures: (1) cold hardiness, (2) metabolic rate and energy reserves and (3) survival after challenge with fungal spores. Repeated freeze-thaw cycles increased mortality to almost 30% and increased tissue damage in Malpighian tubules and hemocytes. Repeated freezing increased caterpillar glycerol concentration by 0.82 mol l(-1). There were no changes in metabolic rate or energy reserves with repeated freezing. For the first time, we report increased survival after immune challenge in caterpillars after freezing and suggest that this may be linked to wounding during freezing. We suggest that little repair of freezing damage is possible in P. isabella caterpillars and repeated freeze-thaw cycles may present significant challenges to survival in this species.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, 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

Citations91
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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