MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2896112554 · doi:10.1093/conphys/coy051

Quantifying corticosterone in feathers: validations for an emerging technique

2018· article· en· W2896112554 sur OpenAlexafffundabout
Nikole E. Freeman, Amy E. M. Newman

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Guelph
Mots-clésFeatherCorticosteroneBiologyZoologyRadioimmunoassayHormoneEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feather corticosterone measurement is becoming a widespread tool for assessing avian physiology. Corticosterone is deposited into feathers during growth and provides integrative and retrospective measures of an individual's hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis function. Although researchers across disciplines have been measuring feather corticosterone for the past decade, there are still many issues with the extraction and measurement of corticosterone from feathers. In this paper, we provide several directives for refining the methodology for feather hormone analysis. We compare parallelism between the standard curve and serially diluted feather tissue from wild turkeys, Canada jays, and black-capped chickadees to demonstrate the wide applicability across species. Through a series of validations, we compare methods for feather preparation, sample filtration and extract reconstitution prior to corticosterone quantification using a radioimmunoassay. Higher corticosterone yields were achieved following pulverization of the feather however, more variation between replicates was observed. Removal of the rachis also increased the amount of corticosterone detected per unit mass while glass versus paper filters had no effect, and using ethanol in the reconstution buffer decreased intra-assay variation. With these findings and continued methodological refinement, feather corticosterone has the potential to be a powerful tool for both ecologists and physiologists working with historical and contemporary specimens.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations46
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueConservation PhysiologyMême sujetAnimal Behavior and ReproductionTravaux en français237 207