Ocean acidification and responses to predators: can sensory redundancy reduce the apparent impacts of elevated <scp>CO</scp><sub>2</sub> on fish?
Notice bibliographique
Résumé
Carbon dioxide (CO2) levels in the atmosphere and surface ocean are rising at an unprecedented rate due to sustained and accelerating anthropogenic CO2 emissions. Previous studies have documented that exposure to elevated CO2 causes impaired antipredator behavior by coral reef fish in response to chemical cues associated with predation. However, whether ocean acidification will impair visual recognition of common predators is currently unknown. This study examined whether sensory compensation in the presence of multiple sensory cues could reduce the impacts of ocean acidification on antipredator responses. When exposed to seawater enriched with levels of CO2 predicted for the end of this century (880 μatm CO2), prey fish completely lost their response to conspecific alarm cues. While the visual response to a predator was also affected by high CO2, it was not entirely lost. Fish exposed to elevated CO2, spent less time in shelter than current-day controls and did not exhibit antipredator signaling behavior (bobbing) when multiple predator cues were present. They did, however, reduce feeding rate and activity levels to the same level as controls. The results suggest that the response of fish to visual cues may partially compensate for the lack of response to chemical cues. Fish subjected to elevated CO2 levels, and exposed to chemical and visual predation cues simultaneously, responded with the same intensity as controls exposed to visual cues alone. However, these responses were still less than control fish simultaneously exposed to chemical and visual predation cues. Consequently, visual cues improve antipredator behavior of CO2 exposed fish, but do not fully compensate for the loss of response to chemical cues. The reduced ability to correctly respond to a predator will have ramifications for survival in encounters with predators in the field, which could have repercussions for population replenishment in acidified oceans.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».