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Enregistrement W2999752535 · doi:10.3354/meps13223

Influence of the physiological condition of bivalve recruits on their post-settlement dispersal potential

2020· article· en· W2999752535 sur OpenAlexaff
Martin Forêt, Frédéric Olivier, Philippe Miner, Gesche Winkler, JB Nadalini, Réjean Tremblay

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalBiologyEcologyPelagic zoneAnimal scienceDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Secondary dispersal (= migration) of bivalves occurs after metamorphosis and is a key recruitment process that can radically change patterns of primary settlement. An example of secondary dispersal is active migration behavior of bivalve recruits such as in bysso-pelagic drift. We hypothesize that these active migrations represent an energy cost for recruits and that the ability to actively migrate will depend upon the recruit’s physiological profile (quantity and quality of energy reserves). In lab experiments, we hatched 4 batches of recruits ofVenus verrucosawith different physiological profiles by varying rearing temperature and diet composition. We then introduced these recruits into a fall velocity tube (5 m height) to estimate their vertical fall velocity as a proxy of their dispersal potential: slower fall velocity implies enhanced dispersal potential. We also compared alive vs. passive (dead) recruits to assess behavioral differences. Fall velocity increased logarithmically with recruit volume for each treatment, and no differences between active and passive individuals were observed for batches reared at 20°C with a mixture ofTisochrysis luteaandChaetoceros gracilis. By contrast, active recruits in 2 other treatments (T. luteaat 20°C and a mix ofC. gracilisandT. luteaat 15°C) significantly decreased their fall velocity regardless of their volume. Moreover, the ability of recruits to control their fall velocity by their behavior was correlated with triglyceride content. Recruits with the highest energy reserves had the greatest capacity to decrease their fall velocity, which suggests a major role of physiological conditions on potential secondary dispersal. We also used a benthic flume to test the substrate selection ability of recruits depending on their physiological profile and found no differences between physiologically different batches. However,V. verrucosarecruits preferred fine sediments, unlike adults, which live mainly in coarse sediment habitats; such difference in substrate preference suggests potential secondary migrations between nursery and adult areas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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