Effects of Agricultural Stressors on Growth and an Immune Status Indicator in Wood Frog (<i>Lithobates sylvaticus</i>) Tadpoles and Metamorphs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Like many amphibians, wood frog (Lithobates sylvaticus) populations have likely declined or experienced local extirpations as a result of habitat alterations. Despite this, wood frogs are still present and breeding in altered landscapes, like the agricultural Prairie Pothole Region of central Canada, and are exposed to a variety of anthropogenic impacts. As tadpoles, water contamination can have negative effects on growth, development, and immune systems. To investigate the potential effects of agricultural land use on tadpole growth and immune system stress, we used boosted regression trees to model body mass, body condition, and neutrophil to lymphocyte ratios, a measure of immune stress, against 32 variables including water quality, wetland habitat, and landscape-level measures. Developmental stage strongly influenced all 3 endpoints, and body mass was negatively influenced by higher levels of total dissolved solids (>600–700 mg/L) and at the first sign of pesticide detection (>0.01 proportion pesticides detected of those screened). While correlative, these data suggest that tadpoles developing in agricultural environments may experience survival and reproductive disadvantages if they metamorphose at smaller body sizes. Given the potential impacts this can have on adult frogs and frog populations, these results provide an impetus for further field-based investigation into the effects that pesticides, and especially total dissolved solids, may have on tadpoles. Environ Toxicol Chem 2021;40:2269–2281. © 2021 The Authors. Environmental Toxicology and Chemistry published by Wiley Periodicals LLC on behalf of SETAC. Abstract A graphical summary illustrating the effects of certain water quality variables on tadpole mass (including metamorph mass, but metamorphs are not illustrated). Concentrations of total dissolved solids greater than approximately 600 to 700 mg/L and proportion of pesticides detected >0.01 were associated with lower mass. Ammonia concentrations of approximately 0.5 to 0.75 mg/L and wetland surface area between 4000 and 6000 m2 had small positive effects on mass. TDS = total dissolved solids; Prop. = proportion; DN-Amm = dissolved nitrogen-ammonia; SA = surface area.
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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 ».