The active mouse rests within: Energy management among and within individuals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The relationship between daily energy expenditure (DEE) and resting metabolic rate (RMR) provides insight into how organisms allocate energy to maintenance versus energetically expensive activities such as locomotor activity. Three models have been devised to describe energy management: the allocation, independent and performance models, which, respectively, predict a DEE–RMR slope of b < 1, b = 1 and b > 1. Here, we took paired repeated metabolic and behavioural measurements in 51 female white‐footed mice to (a) evaluate which energy management models apply at the among‐ and within‐individual levels and to (b) quantify the relationship between metabolic traits and two energetically expensive behaviours. The DEE–RMR slope was different at the among‐ versus within‐individual levels, with values supporting the performance and allocation models at the among‐ and within‐individual levels, respectively. Accordingly, the relationship between voluntary wheel running and RMR was positive at the among‐individual level ( r = 0.40 ± 0.21), but negative at the within‐individual level ( r = −0.23 ± 0.10). To our knowledge, this is the first study to simultaneously partition the relationship between RMR and behaviour at the among‐ versus within‐individuals levels while determining which energy management models apply at each of these levels. In doing so, we have identified a mechanism through which compensation occurs at the within‐individual level. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».