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Enregistrement W3049221567 · doi:10.1111/jzo.12820

Do female frogs have higher resting metabolic rates than males? A case study with <i>Xenopus allofraseri</i>

2020· article· en· W3049221567 sur OpenAlexaff
Valérie Ducret, Mathieu Videlier, C. Moureaux, Camille Bonneaud, Anthony Herrel

Notice bibliographique

RevueJournal of Zoology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésBiologyRespirometryBasal metabolic rateSexual dimorphismReproductionMatingEcologyZoologyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The energetic costs of body maintenance can have a profound influence on the energy that an individual can allocate to other functions such as growth, locomotion, or reproduction. Therefore, resting metabolism can ultimately affect an individual's survival or reproductive success, especially when food is limited. Although males and females often differ in their body composition (e.g. sex organs and fat accumulation) and body size, the occurrence and direction of sexual dimorphism in resting metabolism remains poorly understood in anurans. In the present study, we investigated whether males and females of the false Fraser's clawed frog Xenopus allofraseri differ in their resting metabolic rates. We used an open‐flow push‐through respirometry system to measure the volume of carbon dioxide (VCO 2 ) produced by animals at rest. Variation in was explained by ambient temperature, body size, and sex. For a similar body size, our results revealed that females had about a 50% higher resting metabolic rate (RMR) than males. We suggest that the enhanced investment in gamete production in females compared to males may explain this difference. We further suggest that a lower RMR in males compared to females at similar body size could be selectively advantageous as unallocated energy may be devoted to costly mating, in support of the ‘compensation’ hypothesis.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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