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Enregistrement W2303243836 · doi:10.1093/conphys/cow008

Methods matter: considering locomotory mode and respirometry technique when estimating metabolic rates of fishes

2016· article· en· W2303243836 sur OpenAlexfundno aff
Jodie L. Rummer, Sandra A. Binning, Dominique G. Roche, Jacob L. Johansen

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAustralian National University
Mots-clésRespirometryRespirometerBiologyDuration (music)EcologyFish <Actinopterygii>Range (aeronautics)FisheryRespirationAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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