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Enregistrement W2973314482 · doi:10.1242/jeb.208249

Brain cooling marginally increases acute upper thermal tolerance in Atlantic cod

2019· article· en· W2973314482 sur OpenAlexafffund
Fredrik Jutfelt, Dominique G. Roche, Thomas D. Clark, Tommy Norin, Sandra A. Binning, Ben Speers‐Roesch, Mirjam Amcoff, Rachael Morgan, Anna H. Andreassen, Josefin Sundin

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversité de MontréalCarleton University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNorges ForskningsrådVetenskapsrådetDanmarks Frie ForskningsfondCarl Tryggers Stiftelse för Vetenskaplig ForskningSvenska Forskningsrådet FormasRoyal Swedish Academy of Sciences
Mots-clésAtlantic codEnvironmental scienceOceanographyGeologyFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physiological mechanisms determining thermal limits in fishes are debated but remain elusive. It has been hypothesised that motor function loss, observed as loss of equilibrium during acute warming, is due to direct thermal effects on brain neuronal function. To test this, we mounted cooling plates on the heads of Atlantic cod (Gadus morhua) and quantified whether local brain cooling increased whole-organism acute upper thermal tolerance. Brain cooling reduced brain temperature by 2-6°C below ambient water and increased thermal tolerance by 0.5 and 0.6°C on average relative to instrumented and uninstrumented controls, respectively, suggesting that direct thermal effects on brain neurons may contribute to setting upper thermal limits in fish. However, the improvement in thermal tolerance with brain cooling was small relative to the difference in brain temperature, demonstrating that other mechanisms (e.g., failure of spinal and peripheral neurons, or muscle) may also contribute to controlling acute thermal tolerance.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations61
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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