MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2411690146 · doi:10.1093/icb/icw013

Biological Impacts of Thermal Extremes: Mechanisms and Costs of Functional Responses Matter

2016· review· en· W2411690146 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIntegrative and Comparative Biology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSociety for Integrative and Comparative Biology (SICB)National Science Foundation
Mots-clésAcclimatizationEnvironmental scienceThermalEcologyBiologyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal performance curves enable physiological constraints to be incorporated in predictions of biological responses to shifts in mean temperature. But do thermal performance curves adequately capture the biological impacts of thermal extremes? Organisms incur physiological damage during exposure to extremes, and also mount active compensatory responses leading to acclimatization, both of which alter thermal performance curves and determine the impact that current and future extremes have on organismal performance and fitness. Thus, these sub-lethal responses to extreme temperatures potentially shape evolution of thermal performance curves. We applied a quantitative genetic model and found that beneficial acclimatization and cumulative damage alter the extent to which thermal performance curves evolve in response to thermal extremes. The impacts of extremes on the evolution of thermal performance curves are reduced if extremes cause substantial mortality or otherwise reduce fitness differences among individuals. Further empirical research will be required to understand how responses to extremes aggregate through time and vary across life stages and processes. Such research will enable incorporating passive and active responses to sub-lethal stress when predicting the impacts of thermal extremes.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,203 · 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