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Enregistrement W2999254569 · doi:10.1242/jeb.211375

Electric fish turn down the power

2020· article· en· W2999254569 sur OpenAlexaffabout
Andy J. Turko

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectricityOxygenElectric fishFish <Actinopterygii>Electric powerEnvironmental scienceElectricity generationEnergy budgetPower (physics)FisheryEcologyBiologyChemistryElectrical engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animals have all sorts of neat tricks to find their way in the dark. Bats have sonar, ants follow their noses, and some fishes surround themselves with electric fields that can detect nearby objects. Electrical navigation is wonderful for fishes that live in murky water, but it comes at a cost – electricity is expensive to generate and can represent almost a third of the overall energy budget in these fishes. When conditions are good, paying this cost doesn't seem to be a problem. But electrical sensing is most useful in murky and stagnant habitats that also tend to be low in oxygen. Oxygen is critical for fuelling metabolic energy production and survival in oxygen-limited environments often, therefore, depends on the ability of animals to reduce their metabolic rates. How do electric fishes balance this energetic budget and deal with the expense of electricity generation in the face of severe oxygen austerity?A new study, led by Shelby Clarke at McGill University, Canada, has unravelled the details of this trade-off by studying the electric fish Petrocephalus degeni. The authors captured wild fish from a low-oxygen Ugandan swamp and brought them into a lakeside laboratory, where they measured metabolic rate and electricity production first under conditions of abundant oxygen and then after the fish were challenged with low-oxygen conditions.As oxygen levels decreased in the experimental chamber, electricity production initially remained steady. However, under more severe conditions – when about 80% of the oxygen was gone – electrical activity began to decrease. The energy saved from minimizing electrical output could then be allocated to other vital processes, allowing the fish to continue to obtain enough oxygen to maintain normal metabolism until almost 90% of the oxygen was gone from the water. Amazingly, even below this critical point where the fish could not breathe as much oxygen as they required, electrical production did not cease despite its high energetic cost. Low levels of electricity persisted, perhaps representing a desperate attempt to find an escape route.If electrical activity is constrained by oxygen supply, the authors reasoned the electric fish should get even more electric if oxygen is abundant. To test this idea, Clarke moved electric fish from their typical low-oxygen swampy habitat to a life of luxury in well-aerated aquariums. After several weeks in this housing arrangement, electrical production was indeed higher than in fish from the harsh wild conditions. However, the ability of these pampered fish to tolerate low-oxygen conditions was diminished. The authors conclude that when these electric fish have easy access to oxygen, they spend less energy on the organs used to acquire more of the gas, such as the heart, gills or blood. Instead, the energy is allocated to increased electrical capacity that presumably improves their ability to perceive their physical environment.Like any utility company, electric fish must continually evaluate the budgetary landscape when deciding how much to invest in electricity production. And, while the mechanistic details of electrical output regulation remain to be discovered, it is clear that these fish have an impressive ability to re-organize their power system over both the short and long term, allowing them to cope with whatever conditions nature throws their way.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,017

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
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 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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