Distinct realized physiologies in green sea urchin (<i>Strongylocentrotus droebachiensis</i>) populations from barren and kelp habitats
Notice bibliographique
Résumé
Overgrazing of habitat-forming kelps by sea urchins is reshaping reef seascapes in many temperate regions. Loss of kelp, in particular as a food source, may alter individual consumer physiology, which in turn may impair their ability to respond to climate warming. Here, we measured the temperature dependence of absolute and mass-independent oxygen consumption ([Formula: see text]) using two different exposure protocols (acute exposure and temperature “ramping”), as proxies of realized physiology, between green sea urchin ( Strongylocentrotus droebachiensis) populations from neighbouring barren and kelp habitats. Sea urchins from kelp habitats consumed 8%–78% more oxygen than sea urchins from barrens (across the range of temperatures tested (4–32 °C)) and had higher maximum [Formula: see text] values (by 26%). This was in part because kelp urchins typically had greater body masses. However, higher mass-independent [Formula: see text] values of kelp urchins suggest metabolic plasticity in response to habitat per se. In addition, the [Formula: see text] of sea urchins from kelp habitats was less sensitive to increases in temperature. We conclude that sea urchins from barren and kelp habitats of comparable body mass represent different energetic units. This highlights that habitat type can drive population-level variation that may shape urchins activities and environmental impact. Such variation should be integrated into energy-based models.
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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 ».