Measuring maximum oxygen uptake with an incremental swimming test and by chasing rainbow trout to exhaustion inside a respirometry chamber yields the same results
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study hypothesized that oxygen uptake (ṀO2) measured with a novel protocol of chasing rainbow trout Oncorhynchus mykiss to exhaustion inside a static respirometer while simultaneously monitoring ṀO2 (ṀO2chase) would generate the same and repeatable peak value as when peak active ṀO2 (ṀO2active) is measured in a critical swimming speed protocol. To reliably determine peak ṀO2chase, and compare to the peak during recovery of ṀO2 after a conventional chase protocol outside the respirometer (ṀO2rec), this study applied an iterative algorithm and a minimum sampling window duration (i.e., 1 min based on an analysis of the variance in background and exercise ṀO2) to account for ṀO2 dynamics. In support of this hypothesis, peak ṀO2active (707 ± 33 mg O2 h−1 kg−1) and peak ṀO2chase (663 ± 43 mg O2 h−1 kg−1) were similar (P = 0.49) and repeatable (Pearson's and Spearman's correlation test; r ≥ 0.77; P < 0.05) when measured in the same fish. Therefore, estimates of ṀO2max can be independent of whether a fish is exhaustively chased inside a respirometer or swum to fatigue in a swim tunnel, provided ṀO2 is analysed with an iterative algorithm and a minimum but reliable sampling window. The importance of using this analytical approach was illustrated by peak ṀO2chase being 23% higher (P < 0.05) when compared with a conventional sequential interval regression analysis, whereas using the conventional chase protocol (1‐min window) outside the respirometer increased this difference to 31% (P < 0.01). Moreover, because peak ṀO2chase was 18% higher (P < 0.05) than peak ṀO2rec, chasing a fish inside a static respirometer may be a better protocol for obtaining maximum ṀO2.
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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 | 0,001 |
| 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 ».