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Enregistrement W4413401547 · doi:10.1242/jeb.250907

Marine iguanas have lower metabolic rates during El Niño

2025· article· en· W4413401547 sur OpenAlexfundno aff
Shahar Dubiner, Juan Pablo Muñoz‐Pérez, Gregory A. Lewbart, Kenneth J. Lohmann, Maximilian Hirschfeld, Daniela Alarcón‐Ruales, Thara Carolina Cango Rivadeneira, Andrea Loyola, Shai Meiri, Eran Levin

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Chapel HillUniversidad San Francisco de QuitoPontificia Universidad Católica del EcuadorAzrieli FoundationTel Aviv UniversityNorth Carolina State University
Mots-clésIguanaLizardBiologyUpwellingEffects of global warming on oceansEcologyAdaptation (eye)SauriaClimate changeGlobal warmingOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Galápagos marine iguana (Amblyrhynchus cristatus), the world's only marine lizard, feeds predominantly on algae. Owing to warming waters and reduced upwelling, algal abundance is reduced during El Niño events, causing high iguana mortality. During such periods, adult iguanas may shrink in size, a compelling phenomenon that has been suggested as an adaptation to reduce energetic needs. However, shifts in energy consumption have never been tested directly. We measured the body condition and metabolic rates of marine iguanas during an El Niño year and the subsequent neutral year. During El Niño, body mass relative to length was 17% lower, girth relative to length was 12% lower, and resting metabolic rates were 20% lower. This supports the hypothesis that marine iguanas partly offset the adverse effect of El Niño by an active response aimed at reducing their energy consumption, complementary to the energy-saving effect of body size reduction. Future ocean warming could force this endemic species to resort to such strategies increasingly often, and will likely exacerbate the already-high mortality rates caused by these events.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,276 · 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'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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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