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Enregistrement W2787228778 · doi:10.1101/247908

Nonlinear averaging of thermal experience predicts population growth rates in a thermally variable environment

2018· preprint· en· W2787228778 sur OpenAlexaff
Joey R. Bernhardt, Jennifer M. Sunday, Patrick L. Thompson, Mary I. O’Connor

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationPopulation growthPersistence (discontinuity)Constant (computer programming)Context (archaeology)ThermalGrowth rateVariable (mathematics)Nonlinear systemEnvironmental sciencePopulation sizeAtmospheric sciencesMathematicsBiologyThermodynamicsPhysicsDemographyComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As thermal regimes change worldwide, projections of future population and species persistence often require estimates of how population growth rates depend on temperature. These projections rarely account for how temporal variation in temperature can systematically modify growth rates relative to projections based on constant temperatures. Here, we tested the hypothesis that population growth rates in fluctuating thermal environments differ from growth rates in constant conditions, and that the differing thermal performance curves (TPCs) can be predicted quantitatively. With experimental populations of the green alga Tetraselmis tetrahele , we show that nonlinear averaging techniques accurately predicted increased as well as decreased population growth rates in fluctuating thermal regimes relative to constant thermal regimes. We extrapolate from these results to project critical temperatures for population growth and persistence of 89 phytoplankton species in naturally variable thermal environments. These results advance our ability to predict population dynamics in the context of global change.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,191 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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