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Enregistrement W3146009412 · doi:10.1016/j.asd.2021.101046

The cephalothoracic sucker of sea lice (Crustacea: Copepoda: Caligidae): The functional importance of cuticular membrane ultrastructure

2021· article· en· W3146009412 sur OpenAlexaff
Susumu Ohtsuka, Yusuke Nishida, Katsushi Hirano, Taiki Fuji, Tomonari Kaji, Yusuke Kondo, Sota Komeda, Satoshi Tasumi, Kanae Koike, Geoffrey A. Boxshall

Notice bibliographique

RevueArthropod Structure & Development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésSuckerBiologyCephalothoraxAnatomyCrustaceanUltrastructureMembraneZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sea lice adhere to the body surface of host fish with a cephalothoracic sucker. Caligus adheres to this substrate using legs 2 and 3, and the action of cephalothoracic muscles. Lunules, small, paired, anterior sucker-like structures, have a vital function in the initial step of adhering and contain a unique endocuticule containing elements that may behave like active matter and serve as the actuating mechanism. Cuticular membranes bordering the cephalothorax have a unique endocuticule with an undulating dorsal surface and a smooth ventral surface. A high-speed camera revealed that this undulation likely facilitates rapid automatic application of the sucker to the substrate. The cuticular membranes on the posterior margin of the first exopodal segment of leg 2 have a specialized endocuticle with tubules each surrounded by fine fibers. This reinforcement helps them to generate a posteriorly-directed jet of water. Opening-closing of these membranes is controlled by postero-anterior motion of the distal exopodal segments of leg 2. The outer cuticular membrane of leg 3 is simple, presumably effected by powerful extrinsic muscles. The consistency of sucker morphology within Caligus implies a highly stereotyped attachment behavior that is effective across a remarkable variety of fishes.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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