Wood frog adaptations to overwintering in Alaska: New limits to freezing tolerance
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the ecological physiology and behavior of free-living wood frogs [Lithobates (Rana) sylvaticus] overwintering in Interior Alaska by tracking animals into natural hibernacula, recording microclimate, and determining frog survival in spring. We measured cryoprotectant (glucose) concentrations and identified the presence of antifreeze glycolipids in tissues from subsamples of naturally freezing frogs. We also recorded the behavior of wood frogs preparing to freeze in artificial hibernacula, and tissue glucose concentrations in captive wood frogs frozen in the laboratory to -2.5°C. Wood frogs in natural hibernacula remained frozen for 193 ± 11 consecutive days and experienced average (October-May) temperatures of -6.3°C and average minimum temperatures of -14.6 ± 2.8°C (range -8.9 to -18.1°C) with 100% survival (N=18). Mean glucose concentrations were 13-fold higher in muscle, 10-fold higher in heart and 3.3-fold higher in liver in naturally freezing compared with laboratory frozen frogs. Antifreeze glycolipid was present in extracts from muscle and internal organs, but not skin, of frozen frogs. Wood frogs in Interior Alaska survive freezing to extreme limits and durations compared with those described in animals collected in southern Canada or the Midwestern United States. We hypothesize that this enhancement of freeze tolerance in Alaskan wood frogs is due to higher cryoprotectant levels that are produced by repeated freezing and thawing cycles experienced under natural conditions during early autumn.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».