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Enregistrement W2406154391 · doi:10.1002/cphy.c140064

Metabolic Flexibility: Hibernation, Torpor, and Estivation

2016· review· en· W2406154391 sur OpenAlexaff
James F. Staples

Notice bibliographique

RevueComprehensive physiology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorporEctothermAestivationHibernation (computing)Metabolic rateBiologyHypoxia (environmental)Energy metabolismThermoregulationEcologyOxygenChemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many environmental conditions can constrain the ability of animals to obtain sufficient food energy, or transform that food energy into useful chemical forms. To survive extended periods under such conditions animals must suppress metabolic rate to conserve energy, water, or oxygen. Amongst small endotherms, this metabolic suppression is accompanied by and, in some cases, facilitated by a decrease in core body temperature-hibernation or daily torpor-though significant metabolic suppression can be achieved even with only modest cooling. Within some ectotherms, winter metabolic suppression exceeds the passive effects of cooling. During dry seasons, estivating ectotherms can reduce metabolism without changes in body temperature, conserving energy reserves, and reducing gas exchange and its inevitable loss of water vapor. This overview explores the similarities and differences of metabolic suppression among these states within adult animals (excluding developmental diapause), and integrates levels of organization from the whole animal to the genome, where possible. Several similarities among these states are highlighted, including patterns and regulation of metabolic balance, fuel use, and mitochondrial metabolism. Differences among models are also apparent, particularly in whether the metabolic suppression is intrinsic to the tissue or depends on the whole-animal response. While in these hypometabolic states, tissues from many animals are tolerant of hypoxia/anoxia, ischemia/reperfusion, and disuse. These natural models may, therefore, serve as valuable and instructive models for biomedical research.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations168
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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