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Enregistrement W4380447976 · doi:10.1098/rsbl.2023.0106

Linking critical thermal maximum to mortality from thermal stress in a cold-water frog

2023· article· en· W4380447976 sur OpenAlexfundno aff
Amanda S. Cicchino, Cameron K. Ghalambor, W. Chris Funk

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaColorado State UniversityUniversity of MontanaNational Science Foundation
Mots-clésCritical thermal maximumBiologyPopulationEcologyClimate changeCold stressAcclimatizationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimates of organismal thermal tolerance are frequently used to assess physiological risk from warming, yet the assumption that these estimates are predictive of mortality has been called into question. We tested this assumption in the cold-water-specialist frog, Ascaphus montanus . For seven populations, we used dynamic experimental assays to measure tadpole critical thermal maximum (CTmax) and measured mortality from chronic thermal stress for 3 days at different temperatures. We tested the relationship between previously estimated population CTmax and observed mortality, as well as the strength of CTmax as a predictor of mortality compared to local stream temperatures capturing varying timescales. Populations with higher CTmax experienced significantly less mortality in the warmest temperature treatment (25°C). We also found that population CTmax outperformed stream temperature metrics as the top predictor of observed mortality. These results demonstrate a clear link between CTmax and mortality from thermal stress, contributing evidence that CTmax is a relevant metric for physiological vulnerability assessments.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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