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Enregistrement W3166033106 · doi:10.1093/conphys/coab035

Walking sharks cannot beat the heat

2021· article· en· W3166033106 sur OpenAlexaff
Ian A. Bouyoucos

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyBeat (acoustics)FisheryAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ocean warming is a driving force in marine conservation physiology research. Yet, scientists only began to investigate this threat in sharks in the second decade of the 21st century. Since then, researchers around the world have considered the nearly 1200 species of sharks and their kin and have been working to describe biological traits that can be used to predict ‘winners and losers’ of climate change. The epaulette shark (Hemiscyllium ocellatum), for example, is renowned for its ability to live in harsh environments and thought to be a clear winner; however, a recent study has singled out ocean warming as this species’—and possibly many others’—kryptonite. Carolyn Wheeler and her colleagues from the Anderson Cabott Centre for Ocean Life and the Australian Research Council Centre of Excellence for Coral Reef Studies targeted the epaulette shark as a bioindicator—a so-called canary in the coal mine—of ocean warming for sharks. Wheeler and colleagues wondered, if epaulette sharks cannot beat the heat, how will less-tolerant species fare? The epaulette shark is an egg-laying species (along with ~40% of all sharks and their kin) only found in Australia’s Great Barrier Reef and is thought to be highly resilient to environmental stress. This species is known for its ability to walk out of water between tide pools, its resilience to ocean acidification conditions and its ability to survive for hours without oxygen! However, as an egg-laying species, epaulette shark embryos develop in eggs deposited on the ocean floor that cannot move if water temperatures prove unfavourable. This makes embryos of epaulette sharks—and other egg-laying species—a potential bottleneck in the tolerance of shark populations to ocean warming. Wheeler and colleagues reared 27 epaulette shark embryos until hatching. Previous research singled out 32°C as `too hot’, where embryos fail to hatch. Knowing this information, the team cleverly tested epaulette sharks at their average summer water temperature (27°C) as well as mid-of-century (29°C) and end-of-century (31°C) predictions with ocean warming to find their pejus (Latin for ‘getting worse’) temperature. The team tracked the embryos’ growth, development and metabolic costs until hatching, and they continued monitoring newly hatched sharks. Almost every trait that the team measured decreased under end-of-century (31°C) relative to present-day (27°C) temperatures. Notably, embryos reared at 31°C hatched faster, but were smaller and needed to eat sooner than embryos reared at 27°C. Newly hatched epaulette sharks also took twice as long to recover from exercise challenges at 31°C when compared to 27°C. These data led Wheeler and colleagues to conclude the pejus temperature for epaulette shark development and metabolic performance is somewhere between 29°C and 31°C. Wheeler and colleagues’ findings suggest that epaulette sharks may be living at the tipping point of their temperature tolerance. As a bioindicator species, it may be that ecologically similar species—particularly other tropical, egg-laying shark species—may also be similarly vulnerable to ocean warming. If such species are unable to find cooler habitats or adapt to warmer water, ocean warming could have detrimental impacts on the growth and development of their embryos, which may hold negative consequences for the health of the ecosystems that those species support. Illustrations: Erin Walsh, ewalsh.sci@gmail.com Editor: Jodie L. Rummer

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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