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Enregistrement W2004474374 · doi:10.1002/ece3.369

Higher temperature variability increases the impact of <i><scp>B</scp>atrachochytrium dendrobatidis</i> and shifts interspecific interactions in tadpole mesocosms

2012· article· en· W2004474374 sur OpenAlexafffund
Phineas T. Hamilton, Jean M. L. Richardson, Purnima Govindarajulu, Bradley R. Anholt

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensBamfield Marine Sciences CentreMinistry of EnvironmentUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesMinistry of EnvironmentNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMesocosmAmphibianSympatric speciationInterspecific competitionBiologyTadpole (physics)ChytridiomycosisContext (archaeology)EcologyExtinction (optical mineralogy)Ecosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of amphibian chytridiomycosis, caused by the fungus Batrachochytrium dendrobatidis (Bd) has led to the decline and extinction of numerous amphibian species. Multiple studies have observed links between climatic factors and amphibian declines apparently caused by Bd. Using outdoor experimental mesocosms, we tested the response of red-legged frog (Rana aurora) tadpoles to increased variation in temperature, a component of climate linked to amphibian declines, and Bd exposure. We included tadpoles of a sympatric competitor species, Pacific chorus frog (Pseudacris regilla), in a fully factorial design to test the effects of Bd and temperature on interspecific interactions. We found that higher variation in temperature had numerous effects in mesocosms, including interacting with Bd presence to decrease the condition of R. aurora, shifting the relative performance of competing P. regilla and R. aurora, and accelerating the development of P. regilla relative to R. aurora. Our results demonstrate that increased variation in temperature can affect amphibians in multiple ways that will be contingent on ecological context, including the presence of Bd and competing species.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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