Environmental calcium and variation in yolk sac size influence swimming performance in larval lake sturgeon (<i>Acipenser fulvescens)</i>
Notice bibliographique
Résumé
In many animal species, performance in the early life stages strongly affects recruitment to the adult population; however, factors that influence early life history stages are often the least understood. This is particularly relevant for lake sturgeon, Acipenser fulvescens, living in areas where environmental calcium concentrations are declining, partly due to anthropogenic activity. As calcium is important for muscle contraction and fatigue resistance, declining calcium levels could constrain swimming performance. Similarly, swimming performance could be influenced by variation in yolk sac volume, because the yolk sac is likely to affect drag forces during swimming. Testing swimming performance of larval A. fulvescens reared in four different calcium treatments spanning the range of 4-132 mg l−1 [Ca2+], this study found no treatment effects on the sprint swimming speed. A novel test of volitional swimming performance, however, revealed reduced swimming performance in the low calcium environment. Specifically, volitionally swimming larvae covered a shorter distance before swimming cessation in the low calcium environment compared to the other treatments. Moreover, sprint swimming speed in larvae with a large yolk sac was significantly slower than in larvae with a small yolk sac, regardless of body length variation. Thus, elevated maternal allocation (i.e., more yolk) was associated with reduced swimming performance. Data suggest that larvae in low calcium environments or with a large yolk sac exhibit reduced swimming performance and could be more susceptible to predation or premature downstream drift. Our study reveals how environmental factors and phenotypic variation influence locomotor performance in a larval fish.
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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 | 0,001 |
| 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 ».