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Enregistrement W4381613607 · doi:10.1101/2023.06.16.545328

Unexpectedly high coral heat tolerance at thermal refugia

2023· preprint· en· W4381613607 sur OpenAlexafffund
Liam Lachs, Adriana Humanes, Peter J. Mumby, Simon D. Donner, John C. Bythell, Elizabeth Beauchamp, Leah Bukurou, Daisy Buzzoni, Rubén de la Torre Cerro, Holly K. East, Alasdair J. Edwards, Yimnang Golbuu, Helios M. Martinez, Eveline van der Steeg, Alex Ward, James R. Guest

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacsNatural Environment Research CouncilSight Research UKUK Research and Innovation
Mots-clésArchipelagoLocal adaptationEcologyCoralCoral reefReefClimate changeAdaptation (eye)Coral bleachingHeat stressPopulationEnvironmental scienceBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Marine heatwaves and mass bleaching have led to global declines in coral reefs. Corals can adapt, yet, to what extent local variations in thermal stress regimes influence heat tolerance and adaptive potential remains uncertain. Here we identify persistent local-scale thermal refugia and hotspots among the reefs of a remote Pacific archipelago, based on 36 years of satellite-sensed temperatures. Theory suggests that hotspots should promote coral heat tolerance through acclimatisation and directional selection. While historic patterns of mass bleaching and marine heatwaves align with this expectation, we find a contrasting pattern for a single species, Acropora digitifera , exposed to a marine heatwave experiment. Higher heat tolerance at thermal refugia (+0.7 °C-weeks) and correlations with other traits suggest that non-thermal selective pressures may also influence heat tolerance. We also uncover widespread heat tolerance variability, indicating climate adaptation potential. Compared to the least-tolerant 10% of the A. digitifera population, the most-tolerant 10% could withstand an additional heat stress of 5.2 and 4.1 °C-weeks for thermal refugia and hotspots, respectively. Despite expectations, local-scale thermal refugia can harbour higher heat tolerance, and mass bleaching patterns do not necessarily predict species responses. This has important implications for designing climate-smart initiatives to tackle global-scale adaptive management problems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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