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Enregistrement W1592885060 · doi:10.1242/jeb.126466

Heat transfer in fish: are short excursions between habitats a thermoregulatory behaviour to exploit resources in an unfavourable thermal environment?

2015· article· en· W1592885060 sur OpenAlexaff
Marc Pépino, Katerine Goyer, Pierre Magnan

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExploitFish <Actinopterygii>HabitatThermoregulationEnvironmental scienceThermalEcologyFisheryBiologyMeteorologyGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperature is the primary environmental factor affecting physiological processes in ectotherms. Heat-transfer models describe how the fish's internal temperature responds to a fluctuating thermal environment. Specifically, the rate coefficient (k), defined as the instantaneous rate of change in body temperature in relation to the difference between ambient and body temperature, summarizes the combined effects of direct thermal conduction through body mass, passive convection (intracellular and intercellular fluids) and forced convective heat transfer (cardiovascular system). The k-coefficient is widely used in fish ecology to understand how body temperature responds to changes in water temperature. The main objective of this study was to estimate the k-coefficient of brook charr equipped with internal temperature-sensitive transmitters in controlled laboratory experiments. Fish were first transferred from acclimation tanks (10°C) to tanks at 14, 19 or 23°C (warming experiments) and were then returned to the acclimation tanks (10°C; cooling experiments), thus producing six step changes in ambient temperature. We used non-linear mixed models to estimate the k-coefficient. Model comparisons indicated that the model incorporating the k-coefficient as a function of absolute temperature difference (dT: 4, 9 and 13°C) best described body temperature change. By simulating body temperature in a heterogeneous thermal environment, we provide theoretical predictions of maximum excursion duration between feeding and resting areas. Our simulations suggest that short (i.e. <60 min) excursions could be a common thermoregulatory behaviour adopted by cold freshwater fish species to sustain body temperature below a critical temperature threshold, enabling them to exploit resources in an unfavourable thermal environment.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,283
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 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

Citations44
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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