Real-time measurement of metabolic rate during freezing and thawing of the wood frog,<i>Rana sylvatica</i>: implications for overwinter energy use
Notice bibliographique
Résumé
Ectotherms overwintering in temperate ecosystems must survive low temperatures while conserving energy to fuel post-winter reproduction. Freeze-tolerant wood frogs, Rana sylvatica, have an active response to the initiation of ice formation that includes mobilising glucose from glycogen and circulating it around the body to act as a cryoprotectant. We used flow-through respirometry to measure CO(2) production ( ) in real time during cooling, freezing and thawing. CO(2) production increases sharply at three points during freeze-thaw: at +1°C during cooling prior to ice formation (total of 104±17 μl CO(2) frog(-1) event(-1)), at the initiation of freezing (565±85 μl CO(2) frog(-1) freezing event(-1)) and after the frog has thawed (564±75 μ l CO(2) frog(-1) freezing event(-1)). We interpret these increases in metabolic rate to represent the energetic costs of preparation for freezing, the response to freezing and the re-establishment of homeostasis and repair of damage after thawing, respectively. We assumed that frogs metabolise lipid when unfrozen and that carbohydrate fuels metabolism during cooling, freezing and thawing, and when frozen. We then used microclimate temperature data to predict overwinter energetics of wood frogs. Based on the freezing and melting points we measured, frogs in the field were predicted to experience as many as 23 freeze-thaw cycles in the winter of our microclimate recordings. Overwinter carbohydrate consumption appears to be driven by the frequency of freeze-thaw events, and changes in overwinter climate that affect the frequency of freeze-thaw will influence carbohydrate consumption, but changes that affect mean temperatures and the frequency of winter warm spells will modify lipid consumption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».