Warm northern river temperatures increase post‐exercise fatigue in an Arctic migratory salmonid but not in a temperate relative
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Arctic is warming at twice the global average rate; how native and non‐native anadromous fishes will respond remains largely unknown. Some native Arctic salmonids are already experiencing warm (>21°C), physically challenging migratory river conditions and large diurnal temperature fluctuations (>10°C). We conducted field and laboratory experiments to determine how these extreme conditions may affect the capacity for migration in Arctic and temperate salmonids. In adult migratory Arctic char, reflex impairment following a handling challenge increased with temperature, indicating more extensive fatigue. In Arctic char smolts, temperature did not affect initial critical swimming performance ( U max1 ), however, there was a threshold for repeat swimming performance ( U max2 ) near 20°C, above which recovery was impaired. Following a simulated diurnal warming scenario (11–21°C), U max1 increased in rainbow trout and remained constant in Arctic char as in the field while U max2 remained constant in rainbow trout it was drastically reduced in Arctic char. Furthermore, at warm temperatures, Arctic char were unable to recover to routine levels of oxygen uptake after exercise, while rainbow trout were. Warming also had more pronounced effects on blood composition and plasma glucose and lactate concentration in Arctic char than in rainbow trout. In general, rainbow trout, a temperate salmonid, had superior swimming performance, aerobic capacity, and warm tolerance than Arctic char, an Arctic salmonid. The present flow and temperature regimes in some Arctic rivers may restrict migration of native salmonids by limiting their ability to recover from fatiguing exercise. Non‐native, temperate salmonids are likely better suited to overcome these particular physical and thermal challenges. A plain language summary is available for this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».