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Enregistrement W2130577304 · doi:10.1644/1-mamm-a-078.1

Milk composition in a hibernating rodent, the Columbian ground squirrel (<i>Urocitellus columbianus</i>)

2013· article· en· W2130577304 sur OpenAlexfundno aff
Amy L. Skibiel, Wendy R. Hood

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAuburn UniversityUniversity of CalgarySmithsonian InstitutionNational Science Foundation
Mots-clésLactationHibernation (computing)Ground squirrelOffspringWeaningBiologyRodentCalciumAnimal scienceComposition (language)ZoologyEcologyChemistryPregnancySquirrel monkey

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Milk is essential to a mammalian mother's reproductive strategy and is necessary for offspring growth and development. In hibernators with a short duration between weaning and winter immergence, milk synthesis is likely constrained by time and trade-offs between maternal and offspring condition, thus influencing milk composition. We characterized the proximate and mineral composition of milk produced by a hibernating rodent, the Columbian ground squirrel (Urocitellus columbianus). The concentration of all milk components varied across lactation; the concentration of most constituents peaked between days 14 and 19 postpartum. Columbian ground squirrel milk was relatively low in lipids but high in protein and calcium. At peak lactation, milk was composed of 10.71% ± 0.46% SE protein, 9.15% ± 0.47% lipids, 3.39% ± 0.13% sugar, and 0.47% ± 0.02% calcium (wet mass basis). High protein, energy from protein, and calcium in milk corroborate earlier reports of the importance of fast growth rates of juveniles to overwinter survival, whereas the low lipid content of milk may reflect fat conservation for adults. Production of high-calcium milk also may be a preventive mechanism enabling offspring to cope with bone mineral loss during hibernation.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,192 · 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'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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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