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Enregistrement W2223593686 · doi:10.1096/fasebj.22.1_supplement.1239.4

Skeletal muscle lipids in Weddell seals (Leptonychotes weddellii): Differences in age class and possible response to resource limitations

2008· article· en· W2223593686 sur OpenAlexaff
Stephen J. Trumble, Thomas J. Hawke, Linnea E. Pearson, Shane B. Kanatous

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPopulationInternal medicineEndocrinologyEcologyDemographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we investigated the intramuscular triglyceride (IMTG) profiles and oxidative metabolism substrates of a deep diving mammal, the Weddell seal. We sampled pups (4–6 wks), juveniles (12–15 mo) and non‐lactating adults (< 15 mo) and tested for age‐class, gender and yearly differences. No gender differences were observed in IMTG or oxidative metabolism substrates. While pup (6g/100g) muscles had consistently three times the IMTG stores than juveniles (2g/100g), no differences were observed between yearly IMTG stores. Also, no yearly differences were found in oxidative metabolism substrates (lipoprotein lipase, citrate synthase, lactate dehydrogenase) among age classes. However, the IMTG stores of 2006 sampled adults (2g/100g) decreased 550% from 2005 to levels (11g/100g). This finding appears to correlate with the receding ice coverage in the McMurdo Sound area and its impact on the population density of adults (increase of 62% in 2006). Assuming breeding aged or lacatating females had similar IMTG values implies these adult animals may be faced with a physiological bottleneck similar to that of juveniles. These data suggest that population density of Weddell seals which may be directly impacted by climate change will have dramatic effects on their reproductive success.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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