Kinematic performance and muscle activation patterns during post-freeze locomotion in the Wood Frog (<i>Rana sylvatica</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Wood Frogs (Rana sylvatica LeConte, 1825 = Lithobates sylvaticus (LeConte, 1825)) exhibit one of the most extreme freeze tolerance responses found in vertebrates. While extensive work is continuing to resolve the physiological mechanisms involved, few have studied the effects of freezing on locomotor performance. The ability to mount an appropriate locomotor response is vital, as locomotion can affect both survivorship and reproductive success. To investigate how the biomechanical processes during locomotion are altered following freezing, stroke cycle timings and kinematic performance were measured prior to and immediately following a freeze–thaw cycle. Additionally, the effects of cooling rate (0.3 versus 0.8 °C/h) were also assessed. While jumping and swimming performance were both reduced post-freeze, the effects were more pronounced during swimming, with observed reductions in velocity and distance travelled. Interestingly, these changes occurred largely independent of cooling rate. Altered stroke cycle timings and highly variable muscle activation/deactivation patterns suggest an impairment in muscle function as frogs continued to recover from the effects of freezing. This was supported by the physiology of frogs post-freeze, specifically, the persistence of elevated glucose levels in muscles important during locomotion. Collectively, these findings suggest that reductions in locomotor performance observed immediately following a freeze–thaw cycle are driven by alterations in muscle function.
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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) | 0,001 | 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 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 ».