Elevated incubation temperature improves later‐life swimming endurance in juvenile Chinook salmon, <i>Oncorhynchus tshawytscha</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effect of incubation and rearing temperature on muscle development and swimming endurance under a high‐intensity swimming test was investigated in juvenile Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) in a hatchery experiment. After controlling for the effects of fork length (LF) and parental identity, times to fatigue of fish were higher when fish were incubated or reared at warmer temperatures. Significant differences among combinations of pre‐ and post‐emergence temperatures conformed to 15–15°C > 15–9°C > 9–9°C > 7–9°C > 7–7°C in 2011 when swimming tests were conducted at 300 accumulated temperature units post‐emergence and 15–9°C > (7–9°C = 7–7°C) in 2012 when swimming tests were conducted at an LF of c. 40 mm. The combination of pre‐ and post‐emergence temperatures also affected the number and size of muscle fibres, with differences among temperature treatments in mean fibre cross‐sectional area persisting after controlling for LF and parental effects. Nonetheless, neither fibre number nor fibre size accounted for significant variation in swimming endurance. Thus, thermal carryover effects on swimming endurance were not mediated by thermal imprinting of muscle structure. This is the first study to test how temperature, body size and muscle structure interact to affect swimming endurance during early development in salmon.
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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 ».