The Power of Physiology in Changing Landscapes: Considerations for the Continued Integration of Conservation and Physiology
Notice bibliographique
Résumé
The growing field of conservation physiology applies a diversity of physiological traits (e.g., immunological, metabolic, endocrine, and nutritional traits) to understand and predict organismal, population, and ecosystem responses to environmental change and stressors. Although the discipline of conservation physiology is gaining momentum, there is still a pressing need to better translate knowledge from physiology into real-world tools. The goal of this symposium, ‘‘Physiology in Changing Landscapes: An Integrative Perspective for Conservation Biology’’, was to highlight that many current investigations in ecological, evolutionary, and comparative physiology are necessary for understanding the applicability of physiological measures for conservation goals, particularly in the context of monitoring and predicting the health, condition, persistence, and distribution of populations in the face of environmental change. Here, we outline five major investigations common to environmental and ecological physiology that can contribute directly to the progression of the field of conservation physiology: (1) combining multiple measures of physiology and behavior; (2) employing studies of dose–responses and gradients; (3) combining a within-individual and population-level approach; (4) taking into account the context-dependency of physiological traits; and (5) linking physiological variables with fitness metrics. Overall, integrative physiologists have detailed knowledge of the physiological systems that they study; however, communicating theoretical and empirical knowledge to conservation biologists and practitioners in an approachable and applicable way is paramount to the practical development of physiological tools that will have a tangible impact for conservation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».