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Enregistrement W2916620829 · doi:10.1242/jeb.191593

Dissecting cause from consequence: a systematic approach to thermal limits

2019· review· en· W2916620829 sur OpenAlexafffund
Heath A. MacMillan

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEctothermPerspective (graphical)Risk analysis (engineering)Adaptation (eye)Computer scienceField (mathematics)Data scienceBiologyEcologyArtificial intelligenceBusinessMathematicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal limits mark the boundaries of ectotherm performance, and are increasingly appreciated as strong correlates and possible determinants of animal distribution patterns. The mechanisms setting the thermal limits of ectothermic animals are under active study and rigorous debate as we try to reconcile new observations in the lab and field with the knowledge gained from a long history of research on thermal adaptation. Here, I provide a perspective on our divided understanding of the mechanisms setting thermal limits of ectothermic animals. I focus primarily on the fundamental differences between high and low temperatures, and how animal form and environment can place different constraints on different taxa. Together, complexity and variation in animal form drive complexity in the interactions within and among levels of biological organization, creating a formidable barrier to determining mechanistic cause and effect at thermal limits. Progress in our understanding of thermal limits will require extensive collaboration and systematic approaches that embrace this complexity and allow us to separate the causes of failure from the physiological consequences that can quickly follow. I argue that by building integrative models that explain causal links among multiple organ systems, we can more quickly arrive at a holistic understanding of the varied challenges facing animals at extreme temperatures.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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