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Enregistrement W4353085212 · doi:10.3389/fmars.2023.1136748

Performance of the long-snouted seahorse, Hippocampus guttulatus, under warming conditions

2023· article· en· W4353085212 sur OpenAlexaff
Ana B. Costa, Miguel Correia, Gonçalo Silva, Ana M. Faria

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquatic life and conservation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundFundação para a Ciência e a TecnologiaEuropean Commission
Mots-clésSeahorseBiologyPopulationFisheryEcologyZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperature is a determinant cue for several behavioral, physiological, and metabolic processes in fish, which occur within a range set to optimize species fitness. Understanding how ocean warming will impact species, at individual and population levels, is, therefore, of utmost relevance for management and conservation purposes. This knowledge assumes particular relevance when it comes to species with unique life history traits that experience multiple threats, such as seahorses. This study aimed to assess the effects of warming on growth, feed intake, and behavioral patterns of the long-snouted seahorse, Hippocampus guttulatus . Fish were collected, before the breeding season, in the Sado estuary, Portugal, and subsequently exposed for an 8-week period to three different temperatures: 17°C, 20°C, and 24°C. Three times a week, behavioral observations were performed. Feed intake was measured every day and individuals were weighed once a week. Results indicate differences in behavioral responses of seahorses exposed to increasingly warming conditions. Under extreme temperature conditions (24°C), fish were more active, and fed more, but this increment of energy through feeding did not translate into increased growth in weight. Altogether, these results indicate that Sado’s population of H. guttulatus may become under thermal stress when exposed, for a long term, to warming conditions that are expected to occur by the end of the century.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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