Chemical niches and ionoregulatory traits: applying ionoregulatory physiology to the conservation management of freshwater fishes
Notice bibliographique
Résumé
Alterations in water chemistry can challenge resident fish species. More specifically, chemical changes that disrupt ion balance will negatively affect fish health and impact physiological and ecological performance. However, our understanding of which species and populations are at risk from ionoregulatory disturbances in response to changing freshwater environments is currently unclear. Therefore, we propose a novel framework for incorporating ionoregulatory physiology into conservation management of inland fishes. This framework introduces the concepts of fundamental chemical niche, which is the tolerable range of chemical conditions for a given species based on laboratory experiments, and realized chemical niche, which is the range of chemical conditions in which a species resides based on distribution surveys. By comparing these two niches, populations that may be at risk from ionoregulatory disturbances and thus require additional conservation considerations can be identified. We highlight the potential for commonly measured ionoregulatory traits to predict fundamental and realized chemical niches but caution that some traits may not serve as accurate predictors despite being important for understanding ionoregulatory mechanisms. As a sample application of our framework, the minimum pH distribution (realized niche) and survival limit pH (fundamental niche) of several North American fishes were determined by systematic review and were compared. We demonstrate that ionoregulatory capacity is significantly correlated with a realized niche for many species, highlighting the influence of ionoregulatory physiology on fish distribution patterns along chemical gradients. Our aim is that this framework will stimulate further research in this field and result in a broader integration of physiological data into conservation management decisions for inland waters.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».