Physiological consequences of varying large shark exposure on striped bass (<i>Morone saxatilis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Large marine predators often aggregate seasonally in discrete locations to take advantage of optimal foraging conditions, leading to spatial and temporal variation in their exposure on other species. However, our understanding of the impacts this exposure may have on the behavior and physiology of prey is poor, especially in marine systems. Here, we evaluated the non-consumptive effects of potential exposure to large sharks (white sharks, Carcharodon carcharias (Linnaeus, 1758)) on the stress physiology of an economically important teleost, the striped bass (Morone saxatilis (Walbaum, 1792)), off Cape Cod, Massachusetts, USA. We sampled fish in habitats that varied significantly in shark exposure across 5 months and over 2 years, evaluating blood physiology stress indicators (i.e., cortisol, glucose, and lactate concentrations) and reflex impairment. None of the blood parameters were influenced by shark exposure, although we did observe subtle temperature and seasonal effects. One of the three reflex tests (the vertical orientation test) was negatively affected by shark exposure, although the mechanistic basis for this finding is unclear. This work supports the notion that predictable sources of predation pressure tend not to manifest in stress-related costs in free-ranging prey, which has implications for shaping our understanding of how large sharks influence ecosystems through non-consumptive effects.
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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 | 0,000 |
| 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 ».