The role of humidity and metabolic status on lean mass catabolism in migratory Swainson's thrushes (<i>Catharus ustulatus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Migratory birds use protein as a fuel source during flight, but the mechanisms and benefits of protein catabolism during migration are poorly understood. The tissue-specific turnover rate hypothesis proposes that lean mass loss depends solely on the constitutive rate of protein degradation for a given tissue, and is therefore independent of metabolic rate or environmental stimuli. However, it has been demonstrated that environmental stressors such as humidity affect the rate of lean mass catabolism during flight, a finding that seemingly contradicts the tissue-specific turnover rate hypothesis. In order to resolve this, we placed migratory Swainson's thrushes in either high (HEWL) or low (LEWL) evaporative water loss conditions at rest and while undergoing simulated migratory flight at 8 m s−1in a wind tunnel to test the impact of both environmental stressors and metabolic rate on the rate of protein breakdown. The total quantity and rate of lean mass loss was not different between flight and rest birds, but was affected by humidity condition, with HEWL losing significantly more lean mass. These results show that the rate of protein breakdown in migratory birds is independent of metabolic rate, but it can be augmented in response to environmental stressors.
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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 ».