MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2156448504 · doi:10.1081/cbi-120018329

Effect of Cage Enrichment on the Daily Use of Running Wheels by Syrian Hamsters

2003· article· en· W2156448504 sur OpenAlexafffund
Stéphan G. Reebs, Dominique Maillet

Notice bibliographique

RevueChronobiology International · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCageWheel runningCircadian rhythmMesocricetusAnimal scienceHamsterDarknessJohn CageBiologyEndocrinologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Institutional animal care committees may one day require for the welfare of captive hamsters more floor space and the introduction of tunnels and toys. As hamsters are popular animal subjects in chronobiological research, and as clock phase is usually measured through running wheel activity, it is important to determine what effect cage enrichment might have on daily wheel use. Here the daily number of wheel revolutions, the daily duration of the running activity phase, the phase relationship between lights-off and onset of running activity, and the free-running period of circadian activity rhythms were measured in Syrian hamsters, Mesocricetus auratus, housed in single cages or in multiple cages linked by tunnels and supplied with commercial wooden toys. Free-running periodicity was not affected by cage enrichment. In multiple-cage systems, there were fewer daily revolutions, shorter wheel-running activity phases, and delayed running activity onsets. These effects, however, were small as compared to interindividual and week-to-week variation. They were statistically significant only under a light:dark cycle, not in constant darkness, and only when interindividual variation was eliminated through a paired design or when the number of cages was increased to five (the maximum tested). Daily wheel use is thus affected by cage enrichment, but only slightly.

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)0,001
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations24
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChronobiology InternationalMême sujetCircadian rhythm and melatoninTravaux en français237 207