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Enregistrement W4412582451 · doi:10.1002/jez.70015

A Comparison of the Force‐Velocity Relationship of Bonobo and Human Muscle Fibers

2025· article· en· W4412582451 sur OpenAlexaff
Hans Degens, Maarten F. Bobbert, M.N. Scholz

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Zoology Part A Ecological and Integrative Physiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBonoboPan paniscusCurvatureChemistryMuscle fibreFiberBiophysicsAnatomyBiologyZoologySkeletal muscleMathematicsEcologyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been reported that the muscles of chimpanzees and bonobos have "super strength" and it has been suggested that this is attributable to a larger specific tension and specific power of their muscles. To investigate this we compared the force-velocity relationship in 85 human and 49 bonobo (Pan paniscus) skinned fibers at 15°C. Fibers were classified as type I or II with gel electrophoresis. Type II fibers had a higher maximal shortening velocity (Vmax) and lower curvature of the force-velocity relationship (higher a/Po) than type I fibers in both species (p < 0.001). Although bonobo fibers of both types were larger and produced more force than human fibers, their specific tension and Vmax were lower (p < 0.001). The a/Po was higher in bonobo fibers (p < 0.001). Combined these differences in the parameters of the force-velocity relationship resulted in a similar specific power in bonobo and human fibers. The lesser curvature of the force-velocity relationship offsets the negative effects of a lower specific tension and Vmax on specific power of bonobo muscle fibers. The "super strength" of bonobos cannot be explained by differences in muscle fiber contractile properties but may reflect a higher proportion of type II fibers than in human muscle.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,282 · 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'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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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