Thermal Performance Curves, Phenotypic Plasticity, and the Time Scales of Temperature Exposure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Thermal performance curves (TPCs) describe the effects of temperature on biological rate processes. Here, we use examples from our work on common killifish (Fundulus heteroclitus) to illustrate some important conceptual issues relating to TPCs in the context of using these curves to predict the responses of organisms to climate change. Phenotypic plasticity has the capacity to alter the shape and position of the TPCs for acute exposures, but these changes can be obscured when rate processes are measured only following chronic exposures. For example, the acute TPC for mitochondrial respiration in killifish is exponential in shape, but this shape changes with acclimation. If respiration rate is measured only at the acclimation temperature, the TPC is linear, concealing the underlying mechanistic complexity at an acute time scale. These issues are particularly problematic when attempting to use TPCs to predict the responses of organisms to temperature change in natural environments. Many TPCs are generated using laboratory exposures to constant temperatures, but temperature fluctuates in the natural environment, and the mechanisms influencing performance at acute and chronic time scales, and the responses of the performance traits at these time scales may be quite different. Unfortunately, our current understanding of the mechanisms underlying the responses of organisms to temperature change is incomplete, particularly with respect to integrating from processes occurring at the level of single proteins up to whole-organism functions across different time scales, which is a challenge for the development of strongly grounded mechanistic models of responses to global climate change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle