The ecological relevance of critical thermal maxima methodology for fishes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 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. In this study, the authors synthesize evidence to identify methodological concerns and common misconceptions that have limited the interpretation of critical thermal maximum (CT max ; value for an individual fish during one trial) in ecological and evolutionary studies of fishes. They identified limitations of, and opportunities for, using CT max as a metric in experiments, focusing on rates of thermal ramping, acclimation regimes, thermal safety margins, methodological endpoints, links to performance traits and repeatability. Care must be taken when interpreting CTM in ecological contexts, because 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 modelling species distribution, adaptation and/or performance in response to climate‐related temperature change. The authors’ 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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».