Timing and frequency of high temperature events bend the onset of behavioural thermoregulation in Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The role of temperature on biological activities and the correspondent exponential relationship with temperature has been known for over a century. However, lacking to date is knowledge relating to (a) the recovery of ectotherms subjected to extreme temperatures in the wild, and (b) the effects repeated extreme temperatures have on the temperatures that induce behavioural thermoregulation (aggregations). We examined these questions by testing the hypothesis that thermal thresholds which initiate aggregations in juvenile Atlantic salmon (AS) (Salmo salar) are not static, but are temporally dynamic across a summer and follow a hysteresis loop. To test our hypothesis, we deployed custom-made underwater camera (UWC) systems in known AS thermal refuges to observe the timing of aggregation events in a natural system and used these data to develop and test models that predict the temperatures that induce thermal aggregations. Consistent with our hypothesis our UWC observations revealed a range of aggregation onset temperatures (AOT) ranging from 24.2°C to 27.1°C, thus confirming our hypothesis that AOTs are dynamic across summer. Our models suggest it take ~ 11 days of non-thermally taxing temperatures for the AOT to rebound in the study river. Conversely, we found that as the frequency of events increased, the AOT declined, from 27.1°C to 24.2°C. Integrating both model components led to more robust model performance. Further, when these models were tested against an independent data set from the same river, the results remained robust. Our findings illustrate the complexity underlying behavioural thermoregulation in AS—a complexity that most likely extends to other salmonids. The frequency of extreme heat events is predicted to increase, and this has the capacity to decrease AOT thresholds in AS, ultimately reducing their resilience to extreme temperature events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».