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Enregistrement W2063187765 · doi:10.1080/07438140709354035

Coping with multiple stressors: physiological mechanisms and strategies in fishes of the Salton Sea

2007· article· en· W2063187765 sur OpenAlexaff
Brian A. Sardella, Victoria Matey, Colin J. Brauner

Notice bibliographique

RevueLake and Reservoir Management · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalinityOreochromis mossambicusTilapiaSeawaterOcean acidificationOceanographyEnvironmental scienceContext (archaeology)Temperature salinity diagramsFisheryBiologyFish <Actinopterygii>EcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Saline lakes are found around the world, typically within inland drainage basins that lack outflow. While fish species in these lakes are not numerous, the Salton Sea in southeastern California, USA, supports several species and a substantial recreational fishery. The Salton Sea was formed in 1905, and since its formation, the salinity has varied greatly, and is currently approaching 44 g/l. The Salton Sea presents several environmental challenges to fishes that inhabit it, especially high salinity, large variations in temperature, and high levels of calcium and sulphate. Studies investigating the osmoregulatory ability of the California Mozambique tilapia (Oreochromis mossambicus x O. urolepis hornorum), the dominant species in the Salton Sea, indicate that they can tolerate salinities up to 65 g/l at 25 °C with minimal effects on osmoregulatory status. However, a reduction in temperature to 15 °C or an increase to 35 °C (both within the range of temperature observed in the Salton Sea) greatly reduce the salinity tolerance of this species. These data indicate that the seasonal winter kills of California Mozambique tilapia are likely associated with a direct effect of temperature on salinity tolerance at the current salinity of the Salton Sea. In this review we explore these environmental stressors and their effects on fish, particularly within the context of the Salton Sea fishery, and discuss how euryhalinity may give tilapia an advantage over the other Salton Sea species with respect to surviving the dynamic 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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