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Enregistrement W3131310129 · doi:10.1098/rspb.2020.2273

Hydrothermal physiology and climate vulnerability in amphibians

2021· article· en· W3131310129 sur OpenAlexafffund
Dan A. Greenberg, Wendy J. Palen

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmphibian and Reptile Biology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésClimate changeBiodiversityEcologyEctothermPhysiological AdaptationsEnvironmental scienceVulnerability (computing)Range (aeronautics)Global warmingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concerns over the consequences of global climate change for biodiversity have spurred a renewed interest in organismal thermal physiology. However, temperature is only one of many environmental axes poised to change in the future. In particular, hydrologic regimes are also expected to shift concurrently with temperature in many regions, yet our understanding of how thermal and hydration physiology jointly affect performance and fitness is still limited for most taxonomic groups. Here, we investigated the relationship between functional performance, hydration state and temperature in three ecologically distinct amphibians, and compare how temperature and water loss can concurrently limit activity under current climate conditions. We found that performance was maintained across a broad range of hydration states in all three species, but then declines abruptly after a threshold of 20-30% mass loss. This rapid performance decline was accelerated when individuals were exposed to warmer temperatures. Combining our empirical hydrothermal performance curves with species-specific biophysical models, we estimated that dehydration can increase restrictions on species' activity by up to 60% compared to restriction by temperature alone. These results illustrate the importance of integrating species' hydration physiology into forecasts of climate vulnerability, as omitting this axis may significantly underestimate the effects of future climate change on Earth's biological diversity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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