Ecophysiological limits to aerobic metabolism in hypoxia determine epibenthic distributions and energy sequestration in the northeast Pacific ocean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Expansion of oxygen deficient waters (hypoxia) in the northeast Pacific Ocean (NEP) will have marked impacts on marine life. The response of the resident communities will be a function of their ecophysiological constraints in low oxygen, although this remains untested in the NEP due to a lack of integrative studies. Here, we combine in situ surveys and lab‐based respirometry experiments were conducted on three indicator species (spot prawn Pandalus platyceros , slender sole Lyopsetta exilis , squat lobster Munida quadrispina ) of seasonally hypoxic systems in the NEP to test if metabolic constraints determine distributions and energy sequestration in a hypoxic setting. These experiments were integrated with a global review of critical oxygen levels ( ; lower threshold of aerobic metabolism) for crustaceans to determine if ‐based hypoxia thresholds are different among ocean basins. Our results show that species‐specific differences in and standard metabolic rates (1) determine the lowest environmental oxygen ([O 2 ] env ) at which in situ populations occur, (2) result in disproportionate shifts in distributions among co‐occurring species during summer hypoxia expansion events, and (3) characterize shifts in megafaunal community respiration rates due to marked spatio‐temporal variability in [O 2 ] env . Our results show that ‐based hypoxia thresholds are significantly lower in the East Pacific Ocean relative to other major ocean basins, which suggests that the physiological response of local fauna to deoxygenation can be determined by the natural variability and oxygen exposure in a region. In order to establish realistic predictions on the biological consequences of marine deoxygenation, we suggest integrating metabolism‐based traits to calculate hypoxia thresholds for marine ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».