Modelling skin surface areas involved in water transfer in the Palmate Newt (<i>Lissotriton</i> <i>helveticus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging (MRI) based 3D reconstructions were used to derive accurate quantitative data on body volume and functional skin surface areas involved in water transfer in the Palmate Newt (Lissotriton helveticus (Razoumovsky, 1789)). Body surface area can be functionally divided into evaporative surface area that interacts with the atmosphere and controls the transepidermal evaporative water loss (TEWL); ventral surface area in contact with the substratum that controls transepidermal water absorption (TWA); and skin surface area in contact with other skin surfaces when amphibians adopt water-conserving postures. We generated 3D geometries of the newts via volume-rendering by a “segmentation” process carried out using a graph-cuts algorithm and a Web-based interface. The geometries reproduced the two postures adopted by the newts, i.e., an I-shaped posture characterized by a straight body without tail coiling and an S-shaped posture where the body is huddled up with the tail coiling along it. As a guide to the quality of the surface area estimations, we compared measurements of TEWL rates between living newts and their agar replicas (reproducing their two postures) at 20 °C and 60% relative humidity. Whereas the newts did not show any physiological adaptations to restrain evaporation, they expressed an efficient S-shaped posture with a resulting water economy of 22.9%, which is very close to the 23.6% reduction in evaporative surface area measured using 3D analysis.
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 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 | 0,001 | 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 ».