Physiological and behavioural strategies of aquatic animals living in fluctuating environments
Notice bibliographique
Résumé
Shallow or near-shore environments, such as ponds, estuaries and intertidal zones, are among the most physiologically challenging of all aquatic settings. Animals inhabiting these environments experience conditions that fluctuate markedly over relatively short temporal and spatial scales. Living in these habitats requires the ability to tolerate the physiological disturbances incurred by these environmental fluctuations. This tolerance is achieved through a suite of physiological and behavioural responses that allow animals to maintain homeostasis, including the ability to dynamically modulate their physiology through reversible phenotypic plasticity. However, maintaining the plasticity to adjust to some stresses in a dynamic environment may trade off with the capacity to deal with other stressors. This paper will explore studies on select fishes and invertebrates exposed to fluctuations in dissolved oxygen, salinity and pH. We assess the physiological mechanisms these species employ to achieve homeostasis, with a focus on the plasticity of their responses, and consider the resulting physiological trade-offs in function. Finally, we discuss additional factors that may influence organismal responses to fluctuating environments, such as the presence of multiple stressors, including parasites. We echo recent calls from experimental biologists to consider physiological responses to life in naturally fluctuating environments, not only because they are interesting in their own right but also because they can reveal mechanisms that may be crucial for living with increasing environmental instability as a consequence of climate change.
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) | 0,001 | 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 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 ».