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Enregistrement W4389981498 · doi:10.1111/faf.12808

Thermal tolerance in Pacific salmon: A systematic review of species, populations, life stages and methodologies

2023· review· en· W4389981498 sur OpenAlexafffund
Noa B. Mayer, Scott G. Hinch, Erika J. Eliason

Notice bibliographique

RevueFish and Fisheries · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGenome British Columbia
Mots-clésContext (archaeology)Vulnerability (computing)Psychological resilienceScope (computer science)BiologyScale (ratio)EcologyAdaptation (eye)OncorhynchusClimate changeGeographyFisheryFish <Actinopterygii>Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aquatic systems are warming and exceeding upper thermal limits (UTLs) for many fish species, yet understanding how they inform resilience to climate change is challenging. Using Pacific salmon ( Oncorhynchus spp.) as a model, we conducted a systematic review involving 168 papers investigating UTL in five species. We found considerable variation in UTL among species, within species and across life stages; largely attributed to methodological approaches (e.g. CT max /UILT, Aerobic/Cardiac Scope, Thermal Migration Barriers, Rearing Mortality, Thermal Preference/Avoidance). Given that each method has strengths and weaknesses owing to logistics, time scale and ecological realism, we offer a new framework for assessing vulnerability to warming that stresses the importance of considering UTL metrics in the context of intended use (i.e. the development of management guidelines, projections of future persistence and survival) and what aspect (physiological or behavioural) of thermal response a metric investigates. Comparing studies with identical UTL approaches revealed that within species, UTL was higher for populations historically encountering higher temperatures—suggesting local thermal adaptation. Within populations, UTL differed across the lifecycle, being highest in fry and lowest in embryo and migrating adults, but this was not universal. For spawning Pacific salmon, UTL has not been assessed and few studies have examined estuarine and marine stages. Ultimately, this data gap limits the life‐history thermal perspectives that can be drawn and may indicate a broader gap for all fishes, given that Pacific salmon are among the most well‐studied species. Our framework illustrates the inherent and methodological inconsistencies in UTL and offers a guide for how thermal limits can best be used to assess the warming tolerance and vulnerability of fishes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,318
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations31
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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