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Enregistrement W4285114824 · doi:10.1139/facets-2021-0125

Distinct realized physiologies in green sea urchin (<i>Strongylocentrotus droebachiensis</i>) populations from barren and kelp habitats

2022· article· en· W4285114824 sur OpenAlexaffvenue
Jasmin M. Schuster, A. Kurt Gamperl, Patrick Gagnon, Amanda E. Bates

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKelpStrongylocentrotus droebachiensisKelp forestSea urchinHabitatBiologyEcologyFisheryReefPopulationOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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