The Ecological Relevance of Critical Thermal Maxima Methodology (CTM) for Fishes
Notice bibliographique
Résumé
Critical thermal maxima methodology (CTM) has been used to infer acute upper thermal tolerance in fishes since the 1950s, yet its ecological relevance remains debated. Here, we synthesize evidence to identify methodological concerns and common misconceptions that have limited the interpretation of CTmax (value for an individual fish during one trial) in ecological and evolutionary studies of fishes. We identify limitations of and opportunities for using CTmax as a metric in experiments, focusing on rates of thermal ramping, acclimation regimes, thermal safety margins, methodological endpoints, links to various performance traits such as swimming ability, and repeatability. Care must be taken when interpreting CTM in ecological contexts, since the protocol was originally designed for ecotoxicological research with standardized methods to facilitate comparisons within study individuals, across species and contexts. CTM can, however, be used in ecological contexts to predict impacts of environmental warming, but only if parameters influencing thermal limits, such as acclimation temperature or rate of thermal ramping, are taken into account. Applications can include mitigating the effects of climate change, informing infrastructure planning or modeling species distribution, adaptation and/or performance in response to climate related temperature change. Our synthesis points to several key directions for future research that will further aid the application and interpretation of CTM data in ecological contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,066 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».