Warming and temperature variability determine the performance of two invertebrate predators
Notice bibliographique
Résumé
In a warming ocean, temperature variability imposes intensified peak stress, but offers periods of stress release. While field observations on organismic responses to heatwaves are emerging, experimental evidence is rare and almost lacking for shorter-scale environmental variability. For two major invertebrate predators, we simulated sinusoidal temperature variability (±3 °C) around todays' warm summer temperatures and around a future warming scenario (+4 °C) over two months, based on high-resolution 15-year temperature data that allowed implementation of realistic seasonal temperature shifts peaking midpoint. Warming decreased sea stars' (Asterias rubens) energy uptake (Mytilus edulis consumption) and overall growth. Variability around the warming scenario imposed additional stress onto Asterias leading to an earlier collapse in feeding under sinusoidal fluctuations. High-peak temperatures prevented feeding, which was not compensated during phases of stress release (low-temperature peaks). In contrast, increased temperatures increased feeding on Mytilus but not growth rates of the recent invader Hemigrapsus takanoi, irrespective of the scale at which temperature variability was imposed. This study highlights species-specific impacts of warming and identifies temperature variability at the scale of days to weeks/months as important driver of thermal responses. When species' thermal limits are exceeded, temperature variability represents an additional source of stress as seen from future warming scenarios.
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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 ».