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THERMAL BIOLOGY AND METABOLISM OF THE AMERICAN SHREW-MOLE,<i>NEUROTRICHUS GIBBSII</i>

2000· article· en· W2140553083 sur OpenAlexaff
Kevin L. Campbell, Peter W. Hochachka

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrewFossorialBasal metabolic rateRespirometryThermoregulationMoleMetabolic rateBiologyTorporZoologyTemperate climateEnergy expenditureEcologyAnimal scienceBiochemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The American shrew-mole (Neurotrichus gibbsii) seems to occupy an ecological and evolutionary position intermediate to that of shrews and fully fossorial moles. However, because little is known regarding their physiology, we examined the metabolic rate and thermoregulatory competence of 6 shrew-moles exposed to ambient temperatures ranging from 3 to 34°C with flow-through respirometry. The basal rate of metabolism of N. gibbsii (3.94 ml O2 g−1 h−1; 77.90 J g−1 h−1) was 2.32 times greater than predicted for similar-sized placental mammals and close to that of soricine shrews of comparable mass (10–12 g). Over the entire range of test temperatures, mean body temperature (38.4 ± 0.2°C SE) of this small semiterrestrial talpid was higher and more labile than that of other North American moles but within the range typical for north-temperate soricids. With declining ambient temperatures, shrew-moles exhibited gradual reductions in body temperature and minimal whole-body thermal conductance. In 2 instances, shrew-moles were observed to enter an apparent state of hypometabolism. Whether the observed reductions in body temperature and metabolic rate of Neurotrichus exposed to low ambient temperatures are adaptive energy-conservation mechanisms exhibited during periods of prolonged cool wet weather and food deficits in nature, or simply reflect an inability to proficiently thermoregulate after an extended fast, is currently unknown.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations29
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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