Physiological Performance Curves: When Are They Useful?
Notice bibliographique
Résumé
This review serves as an introduction to a special issue of Frontiers in Physiology, focused on the importance of physiological performance curves across phylogenetic and functional boundaries. Biologists have used performance curves to describe the effects of changing environmental conditions on animal physiology since the late 1800s (at least). Animal physiologists have studied performance curves extensively over the past decades, and there is a good foundation to understanding how the environment affects physiological functions of individuals. Our goal here was to build upon this research and address outstanding questions regarding the mutability and applicability of performance curves across taxonomic groups and levels of biological organization. Performance curves are not fixed at a taxonomic, population, or individual level - rather they are dynamic and can shift in response to evolutionary pressures (e.g., selection) and epigenetic programming (e.g., plasticity). The mechanisms underlying these shifts are being increasingly used to predict the efficacy with which plasticity and heritability of performance curves can render individuals and populations less vulnerable to climate change. Individual differences in physiological performance curves (and plasticity of performance curves) can also have cascading effects at higher levels of biological organization. For instance, individual physiology likely influences group behaviors in non-additive ways. There is a need therefore to extend the concept of performance curves to social interactions and sociality. Collectively, this special issue emphasizes the power of how within- and between-individual shifts in performance curves might scale up to the population-, species-, and community-level dynamics that inform conservation management strategies.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».