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Enregistrement W4412072799 · doi:10.71161/ivb.144.1.2024.00015

The impact of hypoxia and heat stress on Corella inflata heart characteristics adds evidence to the functional role of heartbeat reversals

2025· article· en· W4412072799 sur OpenAlexaff
Rebecca Krohman, Risa Ogushi, Jillian H. Stelfox, Catherine M. Ivy

Notice bibliographique

RevueInvertebrate Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraditional Chinese Medicine Analysis
Établissements canadiensWestern UniversityBamfield Marine Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeartbeatBiologyHypoxia (environmental)Heat stressNeuroscienceComputer scienceOxygen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine habitats are experiencing changes in temperature and dissolved oxygen due to climate change, but how these changes are influencing the physiology of sessile invertebrates in the subtidal zone has not been well studied. Tunicates are a common subtidal invertebrate with a unique heart, in that their heartbeat can reverse directions. Tunicate heartbeat can be influenced by environmental stressors, but how combined low oxygen (hypoxia) and heat influence heart rate and heartbeat reversal is unknown. Corella inflata were collected and acclimated to lab conditions for 16-24 hours (∼13°C, ∼92% O2), then exposed to heat (∼18°C), hypoxic (∼31% O2), or heat and hypoxic (∼17°C and ∼31% O2) conditions for six hours. Heart rate and time between heartbeat reversals were measured after acclimation to lab conditions, exposure to a stressor, and recovery from the stressor. Heart rate increased with exposure to heat, hypoxia, and heat and hypoxia, with the greatest increase after exposure to both stressors. Time between heartbeat reversals increased with exposure to hypoxia and heat and hypoxia, but not heat. Our findings show that temperature and oxygen availability influence C. inflata heart rate and time between heartbeat reversals and suggests that tunicates may use heartbeat reversals to optimize oxygen and nutrient movement when exposed to stressors, which we propose as the Efficiency Hypothesis. Additionally, these findings provide insight into how tunicates may respond to changing ocean conditions in the future.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,288 · 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'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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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