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Enregistrement W4225910307 · doi:10.1098/rspb.2021.2121

A lack of repeatability creates the illusion of a trade-off between basal and plastic cold tolerance

2021· article· en· W4225910307 sur OpenAlexafffund
Erica O’Neill, Hannah E. Davis, Heath A. MacMillan

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésEctothermBiologyTrade-offPlasticityAcclimatizationBasal (medicine)EcologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermotolerance–plasticity trade-off hypothesis predicts that ectotherms with greater basal thermal tolerance have a lower acclimation capacity. This hypothesis has been tested at both high and low temperatures but the results often conflict. If basal tolerance constrains plasticity (e.g. through shared mechanisms that create physiological constraints), it should be evident at the level of the individual, provided the trait measured is repeatable. Here, we used chill-coma onset temperature and chill-coma recovery time (CCO and CCRT; non-lethal thermal limits) to quantify cold tolerance ofDrosophila melanogasteracross two trials (pre- and post-acclimation). Cold acclimation improved cold tolerance, as expected, but individual measurements of CCO and CCRT in non-acclimated flies were not (or only slightly) repeatable. Surprisingly, however, there was still a strong correlation between basal tolerance and plasticity in cold-acclimated flies. We argue that this relationship is a statistical artefact (specifically, a manifestation of regression to the mean; RTM) and does not reflect a true trade-off or physiological constraint. Thermal tolerance trade-off patterns in previous studies that used similar methodology are thus likely to be impacted by RTM. Moving forward, controlling and/or correcting for RTM effects is critical to determining whether such a trade-off or physiological constraint exists.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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