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Enregistrement W4312220507 · doi:10.1016/j.scitotenv.2022.161184

Thermal stress gradient causes increasingly negative effects towards the range limit of an invasive mussel

2022· article· en· W4312220507 sur OpenAlexaff
Jonathan R. Monsinjon, P. William Froneman, Christopher D. McQuaid

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesRhodes UniversityNational Research Foundation
Mots-clésMusselAbiotic componentEcologyRange (aeronautics)BiologyPopulationEnvironmental scienceOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental filtering (EF), the abiotic exclusion of species, can have first order, direct effects with cascading consequences for population dynamics, especially at range edges where abiotic conditions are suboptimal. Abiotic stress gradients associated with EF may also drive indirect second order effects, including exacerbating the effects of competitors, disease, and parasites on marginal populations because of suboptimal physiological performance. We predicted a cascade of first and second order EF-associated effects on marginal populations of the invasive mussel Mytilus galloprovincialis, plus a third order effect of EF of increased epibiont load due to second order shell degradation by endoliths. Mussel populations on rocky shores were surveyed across 850 km of the south-southeast coast of South Africa, from the species' warm-edge range limit to sites in the centre of their distribution, to quantify second order (endolithic shell degradation) and third order (number of barnacle epibionts) EF-associated effects as a function of along-shore distance from the range edge. Inshore temperature data were interpolated from the literature. Using in situ temperature logger data, we calculated the effective shore level for several sites by determining the duration of immersion and emersion. Summer and winter inshore water temperatures were linked to distance from the mussel's warm range edge (our proxy for an EF-associated stress gradient), suggesting that seasonality in temperature contributes to first order effects. The gradient in thermal stress clearly affected densities, but its influence on mussel size, shell degradation, and epibiosis was weaker. Relationships among mussel size, shell degradation, and epibiosis were more robust. Larger, older mussels had more degraded shells and more epibionts, with endolithic damage facilitating epibiosis. EF associated with a gradient in thermal stress directly limits the distribution, abundance, and size structure of mussel populations, with important indirect second and third order effects of parasitic disease and epibiont load, respectively.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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