Physiological Plasticity to Water Flow Habitat in the Damselfish, Acanthochromis polyacanthus: Linking Phenotype to Performance
Notice bibliographique
Résumé
The relationships among animal form, function and performance are complex, and vary across environments. Therefore, it can be difficult to identify morphological and/or physiological traits responsible for enhancing performance in a given habitat. In fishes, differences in swimming performance across water flow gradients are related to morphological variation among and within species. However, physiological traits related to performance have been less well studied. We experimentally reared juvenile damselfish, Acanthochromis polyacanthus, under different water flow regimes to test 1) whether aspects of swimming physiology and morphology show plastic responses to water flow, 2) whether trait divergence correlates with swimming performance and 3) whether flow environment relates to performance differences observed in wild fish. We found that maximum metabolic rate, aerobic scope and blood haematocrit were higher in wave-reared fish compared to fish reared in low water flow. However, pectoral fin shape, which tends to correlate with sustained swimming performance, did not differ between rearing treatments or collection sites. Maximum metabolic rate was the best overall predictor of individual swimming performance; fin shape and fish total length were 3.3 and 3.7 times less likely than maximum metabolic rate to explain differences in critical swimming speed. Performance differences induced in fish reared in different flow environments were less pronounced than in wild fish but similar in direction. Our results suggest that exposure to water motion induces plastic physiological changes which enhance swimming performance in A. polyacanthus. Thus, functional relationships between fish morphology and performance across flow habitats should also consider differences in physiology.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».