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Enregistrement W4226251493 · doi:10.1016/j.crphys.2022.03.003

A sudden change of heart: Warm acclimation can produce a rapid adjustment of maximum heart rate and cardiac thermal sensitivity in rainbow trout

2022· article· en· W4226251493 sur OpenAlexafffund
Matthew J. H. Gilbert, Olivia A. Adams, Anthony P. Farrell

Notice bibliographique

RevueCurrent Research in Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAcclimatizationRainbow troutCritical thermal maximumHeart rateBiologyFish <Actinopterygii>Environmental scienceEcologyAnimal scienceFisheryEndocrinologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Warm acclimation in fish is often characterized by an increase in heat tolerance and a reduction in physiological rates to improve the scope to respond to additional challenges including further warming. The speed of these responses can determine their effectiveness. However, acclimation rates vary across levels of biological organization and are poorly understood in part because most research is conducted after an acclimation period of >3 weeks, when acclimation is presumed to be complete. Here we show that when rainbow trout were transferred from 10 to 18 °C, over 50% of the total reduction of maximum heart rate (ƒHmax) (i.e. the thermal compensation at moderate temperatures) occurred within 72 h, with further compensation occurring more gradually over the following 25 days. Also, the ability to increase ƒHmax with acute warming improved within 24 h resulting in a 30% rise in peak ƒHmax, but this ultimately declined again with prolonged (28 days) exposure to 18 °C. In contrast with some previous studies, upper critical temperatures for ƒHmax did not increase. Nonetheless, we demonstrate that rapid cardiac plasticity is possible in rainbow trout and likely blunts the impacts of thermal variation over relatively short timescales, such as that associated with heat waves and migration between water bodies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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