MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4365136047 · doi:10.1002/bies.202300026

Solving the conundrum of intra‐specific variation in metabolic rate: A multidisciplinary conceptual and methodological toolkit

2023· article· en· W4365136047 sur OpenAlexaff
Neil B. Metcalfe, Jakob Bellman, Pierre Bize, Pierre Blier, Amélie Crespel, Neal J. Dawson, Ruth E. Dunn, Lewis G. Halsey, Wendy R. Hood, Mark Hopkins, Shaun S. Killen, Darryl McLennan, Lauren E. Nadler, Julie J. H. Nati, Matthew J. Noakes, Tommy Norin, Susan E. Ozanne, M. Peaker, Amanda K. Pettersen, Anna S. Przybylska-Piech, A. Rathery, Charlotte Récapet, Enrique Rodríguez, Karine Salin, Antoine Stier, Elisa Thoral, Klaas R. Westerterp, Margriet S. Westerterp‐Plantenga, Michał S. Wojciechowski, Pat Monaghan

Notice bibliographique

RevueBioEssays · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilBritish Heart FoundationVillum Fonden
Mots-clésTerminologyBiomedicineVariation (astronomy)Multidisciplinary approachContext (archaeology)Data scienceConceptual frameworkBiologyManagement scienceEcologyEngineering ethicsComputer scienceSociologyBioinformaticsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers from diverse disciplines, including organismal and cellular physiology, sports science, human nutrition, evolution and ecology, have sought to understand the causes and consequences of the surprising variation in metabolic rate found among and within individual animals of the same species. Research in this area has been hampered by differences in approach, terminology and methodology, and the context in which measurements are made. Recent advances provide important opportunities to identify and address the key questions in the field. By bringing together researchers from different areas of biology and biomedicine, we describe and evaluate these developments and the insights they could yield, highlighting the need for more standardisation across disciplines. We conclude with a list of important questions that can now be addressed by developing a common conceptual and methodological toolkit for studies on metabolic variation in animals.

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)0,142
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1420,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,026
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0020,009
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBioEssaysMême sujetPhysiological and biochemical adaptationsTravaux en français237 207