Influence of a dynamic rearing environment on development of metabolic phenotypes in age-0 Lake Sturgeon, Acipenser fulvescens
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environment–phenotype interactions are the most pronounced during early life stages and can strongly influence metabolism and ultimately ecological fitness. In the present study, we examined the effect of temperature [ambient river temperature (ART) vs ART+2°C], dissolved oxygen (DO; 100% vs 80%) and substrate (presence vs absence) on standard metabolic rate, forced maximum metabolic rate and metabolic scope with Fulton’s condition factor (K), energy density (ED) and critical thermal maximum (CTmax) in age-0 Lake Sturgeon, Acipenser fulvescens, before and after a simulated overwintering event. We found that all the environmental variables strongly influenced survival, K, ED and CTmax. Fish reared in elevated temperature showed higher mortality and reduced K pre-winter at 127 days post-hatch (dph). Interestingly, we did not find any significant difference in terms of metabolic rate between treatments at both sampling points of pre- and post-winter. Long-term exposure to 80% DO reduced ED in Lake Sturgeon post-winter at 272 dph. Our data suggest that substrate should be removed at the onset of exogenous feeding to enhance the survival rate of age-0 Lake Sturgeon in the first year of life. Effects of early rearing environment during larval development on survival over winter are discussed with respect to successful recruitment of stock enhanced Lake Sturgeon, a species that is at risk throughout its natural range.
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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 ».