Climate warming mediates negative impacts of rapid pond drying for three amphibian species
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic climate change will present both opportunities and challenges for pool-breeding amphibians. Increased water temperature and accelerated drying may directly affect larval growth, development, and survival, yet the combined effects of these processes on larvae with future climate change remain poorly understood. Increased surface temperatures are projected to warm water and decrease water inputs, leading to earlier and faster wetland drying. So it is often assumed that larvae will experience negative synergistic impacts with combined warming and drying. However, an alternative hypothesis is that warming-induced increases in metabolic rate and aquatic resource availability might compensate for faster drying rates, generating antagonistic larval responses. We conducted a mesocosm experiment to test the individual and interactive effects of pool permanency (permanent vs. temporary) and water temperature (ambient vs. (+) -3 degrees C) on three anurans with fast-to-slow larval development rates (Great Basin spadefoot [Spea intermontana], Pacific chorus frog [Pseudacris regilla], and northern red-legged frog [Rana aurora]). We found that although tadpoles in warmed pools reached metamorphosis 15-17 days earlier, they did so with little cost (< 2 mm) to size, likely due to greater periphyton growth in warmed pools easing drying-induced resource competition. Warming and drying combined to act antagonistically on early growth (P = 0.06) and survival (P = 0.06), meaning the combined impact was less than the sum of the individual impacts. Warming and drying acted additively on time to and size at metamorphosis. These nonsynergistic impacts may result from cotolerance of larvae to warming and drying, as well as warming helping to offset negative impacts of drying. Our results indicate that combined pool warming and drying may not always be harmful for larval amphibians. However, they also demonstrate that antagonistic responses are difficult to predict, which poses a challenge to proactive conservation and management. Our study highlights the importance of considering the nature of multiple stressor interactions as amphibians are exposed to an increasing number of anthropogenic threats.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».