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Enregistrement W2915248229 · doi:10.1644/08-mamm-a-332.1

Wound Healing in the Flight Membranes of Big Brown Bats

2009· article· en· W2915248229 sur OpenAlexaff
Paul A. Faure, Daniel E. Re, Elizabeth L. Clare

Notice bibliographique

RevueJournal of Mammalogy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopsyWound healingEptesicus fuscusMembraneWingAnatomyBiologyPathologyMedicineSurgeryZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biologists routinely punch the flight membranes of bats to collect tissue for molecular analyses, or to mark animals in the field, or both. The current standard is to biopsy the wing membrane (chiropatagium) because it is easy to access and is less vascularized, and thus bleeds less, than the tail membrane (uropatagium). Although flight membrane biopsies are assumed not to affect the bat's ability to fly or capture prey, almost nothing is known about wound healing times and the optimal punch size or location for tissue excision. We measured wound healing in the wing and tail membrane of 32 big brown bats (Eptesicus fuscus) biopsied with 2 circular punch tool sizes, and quantified the concentration of DNA extracted from the excised tissue. Our results show that tail wounds healed significantly faster than wing wounds for both 4-mm- and 8-mm-diameter biopsy wounds. We also were able to extract significantly more DNA from tail biopsies than from wing biopsies of the same size. The newly healed tissue remains unpigmented for considerable time after wound closure, and this allows identification of individuals for an extended period. We hypothesize that the increased vasculature in the uropatagium contributes to faster healing times compared to the chiropatagium. Examination of our data indicates that tissue biopsy for molecular analyses in bats should be taken from the tail membrane, although biopsies of the wing membrane are useful for marking associated with recapture programs because the wound and scar will persist longer.

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)0,001
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 enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations76
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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