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Enregistrement W4387395208 · doi:10.1139/cjfas-2023-0034

Ecosystem heating experiment reveals sex-specific growth responses in fish

2023· article· en· W4387395208 sur OpenAlexvenueno aff
Renee M. van Dorst, Anna Gårdmark, Kimmo K. Kahilainen, Leena Nurminen, Satu Estlander, Hannu Huuskonen, Mikko Olin, Martti Rask, Magnus Huss

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésSexual dimorphismBiologyPerchEcologyPopulationGlobal warmingOntogenyEcosystemZoologyFish <Actinopterygii>Climate changeFisheryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Size-specific body growth responses to warming are common among animal taxa, but sex-specific responses are poorly known. Here we ask if body growth responses to warming are sex-dependent, and if such sex-specific responses vary with size and age. This was tested with sex-specific data of back-calculated individual growth trajectories, in European perch ( Perca fluviatilis) from a long-term whole-ecosystem warming experiment (6.3 °C above the surrounding sea). Warming led to both size- and sex-specific differences in growth responses. Warming had a consistent positive effect on body growth of females, but negative effects on male growth at size > 10 cm and age > 2 years. These sex-specific growth responses translate to an increased degree of female-biased sexual size dimorphism (in length-at-age) with warming. Although the exact temperature-mediated effects underlying differential growth responses could not be resolved, results imply global warming may have highly different effects during ontogeny of male and female perch. Such effects should be considered in climate warming scenarios concerning fish growth, population size-structure, and dynamics of aquatic food webs that include fish exhibiting sexual size dimorphism.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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