Methods matter: considering locomotory mode and respirometry technique when estimating metabolic rates of fishes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Respirometry is frequently used to estimate metabolic rates and examine organismal responses to environmental change. Although a range of methodologies exists, it remains unclear whether differences in chamber design and exercise (type and duration) produce comparable results within individuals and whether the most appropriate method differs across taxa. We used a repeated-measures design to compare estimates of maximal and standard metabolic rates (MMR and SMR) in four coral reef fish species using the following three methods: (i) prolonged swimming in a traditional swimming respirometer; (ii) short-duration exhaustive chase with air exposure followed by resting respirometry; and (iii) short-duration exhaustive swimming in a circular chamber. We chose species that are steady/prolonged swimmers, using either a body-caudal fin or a median-paired fin swimming mode during routine swimming. Individual MMR estimates differed significantly depending on the method used. Swimming respirometry consistently provided the best (i.e. highest) estimate of MMR in all four species irrespective of swimming mode. Both short-duration protocols (exhaustive chase and swimming in a circular chamber) produced similar MMR estimates, which were up to 38% lower than those obtained during prolonged swimming. Furthermore, underestimates were not consistent across swimming modes or species, indicating that a general correction factor cannot be used. However, SMR estimates (upon recovery from both of the exhausting swimming methods) were consistent across both short-duration methods. Given the increasing use of metabolic data to assess organismal responses to environmental stressors, we recommend carefully considering respirometry protocols before experimentation. Specifically, results should not readily be compared across methods; discrepancies could result in misinterpretation of MMR and aerobic scope.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle