Low salinity negatively affects metabolic rate, food consumption, digestion and growth in invasive lionfish Pterois spp.
Notice bibliographique
Résumé
The establishment of the piscivorous lionfishPteroisspp. in the Western Atlantic and wider Caribbean is a well-documented example of a successful marine invasion. Recently, lionfish have been shown to colonise a wide range of ecosystems and tolerate a wider range of salinities than previously thought. In the present study, lionfish were maintained in aquaria under differing salinity treatments (10, 20 and 37 psu) similar to those they might experience in an estuarine ecosystem. The effects of long-term hyposaline exposure on growth, metabolic rate, maximum food consumption and digestion were examined. Consistent with previous studies, lionfish were able to survive in hyposaline conditions for extended periods of time. However, lionfish in the most hyposaline treatment (10 psu) exhibited reduced growth under low food conditions, lower maximum metabolic rate, lower aerobic scope, lower maximum food consumption, took longer to digest a standardized meal size and occupied a greater percentage of their aerobic scope during digestion. Results suggest that (1) given the ability of lionfish to tolerate low salinity, updated range expansion models should incorporate salinity data to improve accuracy of predicted range expansion and (2) the invasion of lionfish into low salinity ecosystems, although a serious concern, will not likely lead to the same level of population increase observed for coral reef habitats due to the physiological costs associated with living in low salinities.
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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 ».