MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2760373773 · doi:10.1111/1365-2435.12988

Biomarker of burden: Feather corticosterone reflects energetic expenditure and allostatic overload in captive waterfowl

2017· article· en· W2760373773 sur OpenAlexafffund
David W. Johns, Tracy A. Marchant, Graham D. Fairhurst, John R. Speakman, Robert G. Clark

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitute for Wetland and Waterfowl Research, Ducks Unlimited Canada
Mots-clésAllostatic loadAllostasisBiologyCorticosteroneFeatherGlucocorticoidBasal metabolic rateContext (archaeology)LongevityEndocrinologyInternal medicineHormoneEcologyPhysiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Allostatic load describes the interplay between energetic demand and availability and is highly context dependent, varying between seasons and life‐history stages. When energy demands exceed physiological set points modulated by glucocorticoid hormones, individuals may experience allostatic overload and transition between stages in sub‐optimal physiological states. Corticosterone, the major glucocorticoid hormone regulating energy expenditure in birds, is incorporated into growing feathers (CORT f ), and it has been suggested that CORT f reflects long‐term records of allostatic load during feather growth. However, relationships between allostatic load and CORT f have not been adequately evaluated. If such relationships exist, the use of CORT f to investigate cross‐seasonal effects could provide novel insights into impacts of past allostatic load and/or overload events. We tested whether experimental increases in daily workload during two adjacent life‐history stages would be reflected in CORT f levels, and examined if CORT f levels reflected either current energetic demand or allostatic load prior to feather growth. Daily workloads in female mallard Anas platyrhynchos ducklings were increased over a 6‐week period using physical obstacles and/or carrying back‐mounted weights. We measured daily energy expenditure, growth, body mass, and CORT f in growing ducklings. Then, we induced feather moult and reapplied combinations of workload treatments for an additional 6 weeks to investigate whether effects of past energetic demands would be detected in future CORT f levels. Ducklings confronted with higher workloads during development had reduced body mass, growth rates and consequently higher daily energy expenditure and CORT f values compared to controls. When ducklings were fully developed, CORT f patterns in birds re‐exposed to workload treatments reflected only current, rather than past, energetic demands. However, under allostatic overload conditions, past levels of CORT f were positively associated with CORT f in the subsequent moult. Our study confirms the previously untested assumption that CORT f reflects energetic demand during the period of feather growth in a precocial bird. We show that allostatic overload conditions early in life, which temporarily suppress growth, can be detected using CORT f , an event potentially missed in studies which rely solely on measures of body condition alone. We suggest that CORT f can provide a valuable biomarker of allostatic load and overload conditions during the period of feather growth, but highlight how context should be considered for studies using CORT f to investigate influences of carryover effects. Our study contributes to building a physiological foundation to inform interpretations of ecological patterns using CORT f . A plain language summary is available for this article.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations32
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFunctional EcologyMême sujetAnimal Behavior and ReproductionTravaux en français237 207