Usefulness and limitations of thermal performance curves in predicting ectotherm development under climatic variability
Notice bibliographique
Résumé
Thermal performance curves (TPCs) have been estimated in multiple ectotherm species to understand their thermal plasticity and adaptation and to predict the effect of global warming. However, TPCs are typically assessed under constant temperature regimes, so their reliability for predicting thermal responses in the wild where temperature fluctuates diurnally and seasonally remains poorly documented. Here, we use distant latitudinal populations of five species of sepsid flies (Diptera: Sepsidae) from the temperate region (Europe, North Africa, North America) to compare estimates derived from constant TPCs with observed development rate under fluctuating temperatures in laboratory and field conditions. TPCs changed across gradients in that flies originating from higher latitudes showed accelerated development at higher temperatures, an adaptive response. TPCs were then used to predict development rates observed under fluctuating temperatures; these predictions were relatively accurate in the laboratory but not the field. Interestingly, the precision of TPC predictions depended not only on the resolution of temperature data, with daily and overall temperature summing performing better than hourly temperature summing, but also on the frequency of temperatures falling below the estimated critical minimum temperature. Hourly temperature resolution most strongly underestimated actual development rates, because flies apparently either did not stop growing when temperatures dropped below this threshold, or they sped up their growth when the temperature rose again, thus most severely reflecting this error. We conclude that when flies do not encounter cold temperatures, TPC predictions based on constant temperatures can accurately reflect performance under fluctuating temperatures if adequately adjusted for nonlinearities, but when encountering cold temperatures, this method is more error-prone. Our study emphasizes the importance of the resolution of temperature data and cold temperatures in shaping thermal reaction norms.
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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 | 0,000 | 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 ».