Inferring the metabolic rate of zebrafish from ventilation frequency
Notice bibliographique
Résumé
Fish schooling has attracted the interest of the scientific community for centuries. Energy savings have been long posited to be a key determinant for the emergence of schooling patterns. Yet, current methodologies do not allow the precise quantification of the metabolic rate of specific individuals within the school, typically leaving researchers with only a single, global measurement of metabolic rate for the collective. In this paper, we demonstrate the feasibility of inferring metabolic rate of swimming fish using the mouth-opening frequency, a simple proxy that can be scored utilizing video recordings in the laboratory or in the field, even for small fish. The mouth-opening frequency is independent of hydrodynamic interactions within the school, thereby mitigating potential confounding factors that arise when using locomotory measures associated with tail-beat motion. We assessed the reliability of mouth-opening frequency as a proxy for metabolic rate by conducting experiments on zebrafish (Danio rerio) using swimming respirometry. We varied the flow speed from 0.8 to 3.2 body lengths per second and extracted tail-beat motion and mouth opening from video recordings. Our results revealed a strong correlation between oxygen uptake and mouth-opening frequency for nonzero flow speeds but not in quiescent water. Contrary to our expectations, we did not find evidence in favor of the use of tail-beat frequency as a proxy for metabolic rate. Overall, our results open the door to the study of individual metabolic rates in fish schools without confounding factors related to hydrodynamic interactions.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».