MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4312039678 · doi:10.1101/2022.12.06.519315

Heating tolerance of ectotherms is explained by temperature’s non-linear influence on biological rates

2022· preprint· en· W4312039678 sur OpenAlexaff
Jacinta D. Kong, Jean‐François Arnoldi, Andrew L. Jackson, Amanda E. Bates, Simon A. Morley, James A. Smith, Nicholas L. Payne

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheIrish Research CouncilScience Foundation Ireland
Mots-clésEctothermOrganismAcclimatizationThermalConstant (computer programming)BiologyBiological systemThermodynamicsEcologyComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The capacity of ectotherms to adjust their thermal tolerance limits through evolution or acclimation seems relatively modest and highly variable, and we lack satisfying explanations for both findings given a limited understanding of what ultimately determines an organism’s thermal tolerance. Here, we test if the amount of heating an ectotherm tolerates throughout a heating event until organismal failure scales with temperature’s non-linear influence on biological rates. To account for the non-linear influence of temperature on biological rates on heating tolerance, we rescaled the duration of heating events of 316 ectothermic taxa acclimated to different temperatures and describe the biological rate-corrected heating duration. This rescaling reveals that the capacity of an organism to resist a heating event is in fact remarkably constant across any acclimation temperature, enabling high-precision estimates of how organismal thermal tolerance limits vary under different thermal regimes. We also find that faster heating consistently reduces biological rate-corrected heating durations, which helps further explain why thermal tolerance limits seem so variable on absolute temperature scales. Existing paradigms are that heating tolerances and thermal tolerance limits reflect incomplete metabolic compensatory responses, are constrained by evolutionary conservatism, or index failure of systems such as membrane function; our data provide a different perspective and show that an organism’s thermal tolerance emerges from the interaction between the non-linear thermal dependence of biological rates and heating durations, which is an approximately-fixed property of a species.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetPhysiological and biochemical adaptations→Travaux en français237 207→