Potential effect of variation in water temperature on development time of American lobster larvae
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studies typically assess the effects of temperature on development time, larval drift, and fisheries recruitment in American lobster at a range of constant temperatures. However, in nature, lobster larvae are exposed to varying temperatures, which might result in different development times than would be predicted from mean temperatures alone. To investigate this hypothesis, we conducted a modelling exercise in which we simulated larval development from hatch through stages I–IV under different combinations of mean and variance in temperature. Two thermal scenarios were modelled, the first based on estimated (i.e. interpolated by a model from empirical data) recent historical mean and variability of sea surface temperatures (SSTs) experienced by developing larvae in specific parts of the species' range, and the second based on a broad range of simulated combinations of mean and variability in temperature, including conditions that may be experienced by larvae in the future. The model calculated development times using daily SSTs and temperature-dependent development equations from previous studies of warm- and cold-water origin larvae. For warm-origin larvae, higher variability in temperature resulted in shorter development times at very cold and very warm mean temperatures, and longer development at intermediate mean temperatures, than lower (or no) variability. For cold-origin larvae, the effect of variable temperature was overall much smaller, and opposite to that for warm-origin larvae at very cold and very warm mean temperatures. These results show that lobster larvae experience meaningful variability of water temperature in nature, and that this variability can markedly impact larval development. Thermal variability therefore should be considered when estimating development and drift of lobster larvae, including under scenarios of climate change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».