Thermal performance curve of endurance running at high temperatures in deer mice
Notice bibliographique
Résumé
The impacts of warming temperatures associated with climate change on performance are poorly understood in most mammals. Thermal performance curves are a valuable means of examining the effects of temperature on performance traits, but they have rarely been used in endotherms. Here, we examined the thermal performance curve of endurance running capacity at high temperatures in the deer mouse (Peromyscus maniculatus). Endurance capacity was measured using an incremental speed test on a treadmill, and subcutaneous temperature in the abdominal region was measured as a proxy for body temperature (Tb). Endurance time at 20°C was repeatable but varied appreciably across individuals, and was unaffected by sex or body mass. Endurance capacity was maintained across a broad range of ambient temperatures (Ta) but was reduced above 35°C. Tb during running varied with Ta, and reductions in endurance were associated with Tb greater than 40°C when Ta was above 35°C. At the high Ta that limited endurance running capacity (but not at lower Ta), Tb tended to rise throughout running trials with increases in running speed. Metabolic and thermoregulatory measurements at rest showed that Tb, evaporative water loss and breathing frequency increased at Ta of 36°C and above. Therefore, the upper threshold temperatures at which endurance capacity is impaired are similar to those inducing heat responses at rest in this species. These findings help discern the mechanisms by which deer mice are impacted by warming temperatures, and provide a general approach for examining thermal breadth of performance in small mammals.
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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 | 0,001 | 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 ».