Seasonal Changes in Upper Thermal Tolerances of Freshwater Thai Fishes
Notice bibliographique
Résumé
Seasonal change inferred to climate change inevitably influences Critical thermal maximum (CTmax) of riverine fishes. In this study, we investigated CTmax as thermal tolerance for four common riverine fishes, i.e., Danio regina, Channa gachua, Rasbora caudimaculata and Mystacoleucus chilopterus, in the Kwae Noi river system in western Thailand. The acute thermal tolerance was lower in the wet season (mean river temperature ∼25 °C) and higher in the dry season (mean river temperature ∼23 °C) with medians of wet season-CTmax for those four fishes of 35.3 ± 0.4, 36.2 ± 0.5, 37.3 ± 0.5 and 37.5 ± 0.6 °C, respectively, and high values of dry season-CTmax of 37.4 ± 0.5, 38.3 ± 0.5, 38.7 ± 0.7 and 39.1 ± 0.5 °C, respectively. The variations of CTmax for all of the four species in this study, throughout the wet and dry seasons, attribute to their seasonal plasticity in response to the dynamics of thermal stress. Under climate variability and climate change with increasing the higher temperatures of air and river, and altering the habitat, R. caudimaculata and M. chilopterus had higher capacities to tolerate the acute heat stress across wet and dry seasons.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».