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Enregistrement W2179399396 · doi:10.1139/cjfas-2013-0175

Physiological and hormonal changes during prolonged starvation in fish

2014· article· en· W2179399396 sur OpenAlexvenueno aff
Nadav Bar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStarvationBiologyHormoneEnergeticsFish <Actinopterygii>Internal medicineEndocrinologyZoologyEcologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Starvation periods are common for many animals, including fish, birds, and mammals. Many fish species exhibit extraordinary resilience to prolonged starvation, but the reasons for that and the mechanisms employed during these periods are poorly understood. This study shows that similar to mammals and birds, many fish species undergo three phases during starvation: (I) a short transient phase, (II) a long, protein conservation steady state phase with mainly fat oxidation as the primary energy source, and (III) a shift to protein mobilization as a main energy source. These starvation states and their transitions were quantified by a meta-analysis of large empirical data available in the literature, revealing that low critical levels of fat reserves trigger the transition to the third state. The critical fat level, denoted as γ (percentage of total lipid in body mass), ranges between 0.7% and 5%, depending on the species. It appears that these transitions in the energy mobilization phases are regulated by hormonal changes, including growth hormone (GH), leptin, cortisol, and ghrelin, but the exact mechanisms are still unclear and should be further investigated. Simulations in silico of starvation periods at various temperatures using a dynamic model indicated that temperature affects the length of Phase II because of changes in protein metabolism, with consequences on the ability to withstand prolonged starvation.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,927

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations124
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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