What do warming waters mean for fish physiology and fisheries?
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Environmental signals act primarily on physiological systems, which then influence higher-level functions such as movement patterns and population dynamics. Increases in average temperature and temperature variability associated with global climate change are likely to have strong effects on fish physiology and thereby on populations and fisheries. Here we review the principal mechanisms that transduce temperature signals and the physiological responses to those signals in fish. Temperature has a direct, thermodynamic effect on biochemical reaction rates. Nonetheless, plastic responses to longer-term thermal signals mean that fishes can modulate their acute thermal responses to compensate at least partially for thermodynamic effects. Energetics are particularly relevant for growth and movement, and therefore for fisheries, and temperature can have pronounced effects on energy metabolism. All energy (ATP) production is ultimately linked to mitochondria, and temperature has pronounced effects on mitochondrial efficiency and maximal capacities. Mitochondria are dependent on oxygen as the ultimate electron acceptor so that cardiovascular function and oxygen delivery link environmental inputs with energy metabolism. Growth efficiency, that is the conversion of food into tissue, changes with temperature, and there are indications that warmer water leads to decreased conversion efficiencies. Moreover, movement and migration of fish relies on muscle function, which is partially dependent on ATP production but also on intracellular calcium cycling within the myocyte. Neuroendocrine processes link environmental signals to regulated responses at the level of different tissues, including muscle. These physiological processes within individuals can scale up to population responses to climate change. A mechanistic understanding of thermal responses is essential to predict the vulnerability of species and populations to climate change.
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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) | 0,001 | 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 découle