Responses to Temperature and Hypoxia as Interacting Stressors in Fish: Implications for Adaptation to Environmental Change
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic environmental change is exposing animals to changes in a complex array of interacting stressors and is already having important effects on the distribution and abundance of species. However, despite extensive examination of the effects of stressors in isolation, knowledge of the effects of stressors in combination is limited. This lack of information makes predicting the responses of organisms to anthropogenic environmental change challenging. Here, we focus on the effects of temperature and hypoxia as interacting stressors in fishes. A review of the available evidence suggests that temperature and hypoxia act synergistically such that small shifts in one stressor could result in large effects on organismal performance when a fish is exposed to the 2 stressors in combination. Although these stressors pose substantial challenges for fish, there also is substantial intraspecific variation in tolerance to these stressors that could act as the raw material for the evolution of improved tolerance. However, the potential for adaptive change is, in part, dependent on the nature of the correlations among traits associated with tolerance. For example, negative genetic correlations (or trade-offs) between tolerances to temperature and hypoxia could limit the potential for adaptation to the combined stressors, while positive genetic correlations might be of benefit. The limited data currently available suggest that tolerances to hypoxia and to high-temperature may be positively correlated in some species of fish, suggesting the possibility for adaptive evolution in these traits in response to anthropogenic environmental 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».