Phenotypic stability in scalar calcium of freshwater fish across a wide range of aqueous calcium availability in nature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spatial environmental gradients can promote adaptive differences among conspecific populations as a result of local adaptation or phenotypic plasticity. Such divergence can be opposed by various constraints, including gene flow, limited genetic variation, temporal fluctuations, or developmental constraints. We focus on the constraint that can be imposed when some populations are found in locations characterized by low levels of an essential nutrient. We use scales of wild fish to investigate phenotypic effects of spatial variation in a potentially limiting nutrient—calcium. If scale calcium (we use “scalar” calcium for consistency with the physiology literature) simply reflects environmental calcium availability, we expect higher levels of scalar calcium in fish from calcium‐rich water, compared to fish from calcium‐poor water. To consider this “passive response” scenario, we analyzed scalar calcium concentrations from three native fish species (Lepomis gibbosus, Percina caprodes, and Perca flavescens) collected at multiple sites across a dissolved calcium gradient in the Upper St. Lawrence River. Contradicting the “passive response" scenario, we did not detect strong or consistent relationships between scalar calcium and water calcium. Instead, for a given proportional increase in water calcium across the wide environmental gradient, the corresponding proportional change in scalar calcium was much smaller. We thus favor the alternative “active homeostasis” scenario, wherein fish from calcium‐poor water are better able to uptake, mobilize, and deposit calcium than are fish from calcium‐rich water. We further highlight the importance of studying functional traits, such as scales, in their natural setting as opposed to only laboratory studies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».