Mammalian metabolic rates in the hottest fish on earth
Notice bibliographique
Résumé
The Magadi tilapia, Alcolapia grahami, a small cichlid fish of Lake Magadi, Kenya lives in one of the most challenging aquatic environments on earth, characterized by very high alkalinity, unusual water chemistry, and extreme O2, ROS, and temperature regimes. In contrast to most fishes which live at temperatures substantially lower than the 36-40 °C of mammals and birds, an isolated population (South West Hot Springs, SWHS) of Magadi tilapia thrives in fast-flowing hotsprings with daytime highs of 43 °C and night-time lows of 32 °C. Another population (Fish Springs Lagoon, FSL) lives in a lagoon with fairly stable daily temperatures (33-36 °C). The upper critical temperatures (Ctmax) of both populations are very high; moreover the SWHS tilapia exhibit the highest Ctmax (45.6 °C) ever recorded for a fish. Routine rates of O2 consumption (MO2) measured on site, together with MO2 and swimming performance at 25, 32, and 39 °C in the laboratory, showed that the SWHS tilapia exhibited the greatest metabolic performance ever recorded in a fish. These rates were in the basal range of a small mammal of comparable size, and were all far higher than in the FSL fish. The SWHS tilapia represents a bellwether organism for global warming.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».