Light stimulates swimming behavior of larval eastern oysters Crassostrea virginica in turbulent flow
Notice bibliographique
Résumé
Planktonic larvae of the eastern oyster (Crassostrea virginica) are able to regulate their vertical position in the water, but the environmental cues responsible for this regulation, particularly in turbulent settings, remain unclear.We quantified swimming responses of late-stage oyster larvae in a grid-stirred turbulence tank to determine how light affects the swimming behavior of larvae over a range of hydrodynamic conditions similar to their natural coastal environments.We used particle image velocimetry and larval tracking to isolate larval swimming from local flow and to quantify three behavioral metrics: vertical swimming direction, proportion of larvae diving, and proportion of larvae swimming helically.We compared these metrics across turbulence levels ranging from still water ( = 0 cm 2 s -3 ) to estuarine-like conditions ( = 0.4 cm 2 s -3 ) in light and dark.In all turbulence levels, light had no effect on the proportion of upward swimming larvae, but elicited detectable increases in the proportion of helical swimming and diving behaviors.We further examined the effect of light and turbulence on specific characteristics of helical trajectories, and found that these environmental cues induce changes to both vertical and horizontal velocities of helically swimming larvae, changing the helix geometry.The increased prevalence of these behaviors in light likely plays an ecological role: increased diving in light (in conjunction with turbulence) is a potential mechanism to enhance settlement success, while changes to helical swimming in light may serve an anti-predatory function.Together, these behaviors provide insight into potentially complex larval responses to multiple simultaneous environmental cues.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».