Lean Mass Dynamics in Hibernating Bats and Implications for Energy and Water Budgets
Notice bibliographique
Résumé
Hibernation requires balancing energy and water demands over several months. Many studies have noted the importance of fat for hibernation energy budgets, but protein catabolism in hibernation has received less attention, and whole-animal changes in lean mass have not previously been considered. We used quantitative magnetic resonance body composition analysis to measure deposition of fat and lean mass of cave myotis (Myotis velifer) during the prehibernation period and decreases in fat and lean mass of Townsend’s big-eared bats (Corynorhinus townsendii) during hibernation. For cave myotis, lean mass represented 25% and 38% (female and male, respectively) of prehibernation mass gain. In hibernating Townsend’s big-eared bats, lean mass decrease was similar for females and males. We used values for Townsend’s big-eared bats to explore the functional implications of lean mass change for water and energy budgets. Lean mass accounted for a substantial proportion of mass change during hibernation (female: 18%, male: 35%), and although not accounting for a large proportion of the energy budget (female: 3%, male: 7%), lean mass catabolism represented an important contribution to water production (female: 14%, male: 29%). Although most mammals cannot rely on protein catabolism for metabolic water production because of the water cost of excreting urea, we propose a variation of the protein-for-water strategy whereby hibernators could temporally compartmentalize the benefits of protein catabolism to periods of torpor and the water cost to periodic arousals when free drinking water is typically available. Combined, our analyses demonstrate the importance of considering changes in lean mass during hibernation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».