Thermal tolerance in Pacific salmon: A systematic review of species, populations, life stages and methodologies
Notice bibliographique
Résumé
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. CTmax/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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».