Divergence and constraint in the thermal sensitivity of aquatic insect swimming performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental temperature variation may play a significant role in the adaptive evolutionary divergence of ectotherm thermal performance curves (TPCs). However, divergence in TPCs may also be constrained due to various causes. Here, we measured TPCs for swimming velocity of temperate and tropical mayflies (Family: Baetidae) and their stonefly predators (Family: Perlidae) from different elevations. We predicted that differences in seasonal climatic regimes would drive divergence in TPCs between temperate and tropical species. Stable tropical temperatures should favor the evolution of “specialists” that perform well across a narrow range of temperatures. Seasonally, variable temperatures in temperate zones, however, should favor “generalists” that perform well across a broad range of temperatures. In phylogenetically paired comparisons of mayflies and stoneflies, swimming speed was generally unaffected by experimental temperature and did not differ among populations between latitudes, suggesting a maintenance of performance breadth across elevation and latitude. An exception was found between temperate and tropical mayflies at low elevation where climatic differences between latitudes are large. In addition, TPCs did not differ between mayflies and their stonefly predators, except at tropical low elevation. Our results indicate that divergence in TPCs may be constrained in aquatic insects except under the most different thermal regimes, perhaps because of trade-offs that reduce thermal sensitivity and increase performance breadth.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».