Effects of artificial light at night on fishes: A synthesis with future research priorities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nearly all organisms rely on natural fluctuations of light as cues for synchronizing physiological processes and behavioural actions associated with foraging, growth, sleep and rest, reproduction, and migration. Consequently, although artificial lighting sources have provided a plethora of benefits for humans, they can lead to disruptions for wild organisms. With one quarter of the human population living within 100 km of coastlines, there is great potential for artificial light at night (ALAN) to influence the physiology, behaviour and fitness of fishes. Through a review of the literature ( n = 584 publications focused on the effects of ALAN on individual organisms or ecosystems), we illustrate that most papers have concentrated on terrestrial species (59%) compared with aquatic species (20%) or a mixed approach (21%). Fishes have been underrepresented in comparison with many other taxa such as birds, insects and mammals, representing the focus of less than 8% of taxa‐specific publications. While the number of publications per year focusing on fishes has generally been increasing since the mid‐2000s, there has been a downturn in publication rate in the last few years. To understand where research related to ALAN in fishes has been focused, we partitioned studies into categories and found that publications have mostly concerned behaviour (41.0%), abundance and community structure (24.4%), and physiology (22.8%), while the longer‐term effects on fitness (6.9%) are lacking. We synthesize the research completed in fishes and outline future priorities that will help ascertain the short‐ and long‐term consequences of this relatively novel stressor for fish health and persistence.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».