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Enregistrement W4406947563 · doi:10.1126/sciadv.ads7321

Anti-icing properties of polar bear fur

2025· article· en· W4406947563 sur OpenAlexaboutno aff
Julian Carolan, Martin Jakubec, Neubi Francisco Xavier, Adam Pestana Motala, Ersilia Bifulco, Jon Aars, Magnus Andersen, Anne Lisbeth Schmidt, Marc Brunet Cabré, Vikramjeet Singh, Paula E. Colavita, Espen W. Selfors, Marco Sacchi, Shane S. O’Reilly, Øyvind Halskau, Manish K. Tiwari, Richard G. Hobbs, Bodil Holst

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrsus maritimusIcingPolarArcticSqualeneBlubberAdsorptionSea iceEnvironmental chemistryChemical physicsEnvironmental scienceChemistryEcologyOceanographyGeologyBiologyOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) is the only Arctic land mammal that dives into water to hunt. Despite thermal insulation provided by blubber and fur layers and low Arctic temperatures, their fur is typically observed to be free of ice. This study investigates the anti-icing properties of polar bear fur. Here, we show that polar bear fur exhibits low ice adhesion strengths comparable to fluorocarbon-coated fibers, with the low ice adhesion a consequence of the fur sebum (hair grease). Lipid analyses reveal the presence of cholesterol, diacylglycerols, anteisomethyl-branched fatty acids, and the unexpected absence of squalene. Quantum chemical calculations predict low ice adsorption energies for identified lipids and high adsorption for squalene, suggesting that sebum composition is responsible for the observed anti-icing properties. Our work enhances understanding of polar bears and their interactions with their environment and builds on Inuit knowledge of natural anti-icing materials.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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