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Enregistrement W4307047877 · doi:10.1139/cjfas-2021-0352

Thermal tolerance in cutthroat trout of the southern Rocky Mountains

2022· article· en· W4307047877 sur OpenAlexvenueno aff
Kevin B. Rogers, Brendon J. Sucher, Brian W. Hodge, Christopher A. Myrick

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTroutOncorhynchusHabitatEcologyCritical thermal maximumEnvironmental scienceClimate changeFisheryGlobal warmingBiologyFish <Actinopterygii>Acclimatization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With temperatures expected to rise across the southern Rocky Mountains, the ability of native fishes to tolerate stream warming has become a critical concern for those tasked with preserving coldwater species. We used common garden experiments to evaluate the thermal tolerance of cutthroat trout ( Oncorhynchus clarkii) fry from five populations important to managers representing three sub-species. Critical thermal maxima (CTMs) were evaluated through traditional exposure trials, while optimal growth and ultimate upper incipient lethal temperatures (UUILTs) were examined over the course of 21-day trials at six static temperature treatments. Whereas CTMs differed among populations (mean = 27.91 °C, SD = 0.35 °C), UUILTs did not (mean = 24.40 °C, SD = 0.04 °C). Comparison of cubic temperature-growth functions to the traditional quadratic functions showed that adding a third-order term for temperature can improve model fit, and revealed substantial differences in optimal growth temperatures (15.4–18.3 °C). Knowledge of these thermal tolerance thresholds will help to predict the consequences of a warming climate, identify suitable habitats for repatriation, and inform water quality temperature standards established to protect these fish into the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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