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Enregistrement W4390747347 · doi:10.1111/jzo.13147

Adaptive divergence of seasonal heart plasticity between Canadian and Spanish pumpkinseed sunfish populations

2024· article· en· W4390747347 sur OpenAlexafffundabout
S. M. Procopio, Brett M. Studden, Caleb J. Axelrod, Frédéric Laberge, Beren W. Robinson

Notice bibliographique

RevueJournal of Zoology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesTrent UniversityUniversity of Guelph
Mots-clésSeasonalityLepomisBiologyPhenotypic plasticityAcclimatizationVentricleEcologyForagingZoologyInternal medicinePredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Laboratory experiments suggest that reversible changes in the heart ventricle phenotype of fish accompany acclimation to temperature change to maintain cardiac function, but related work in fish living in natural conditions is scant. We investigated seasonal variation in heart ventricular mass and collagen content in pumpkinseed sunfish ( Lepomis gibbosus ) living in outdoor ponds where they experienced high seasonality conditions. Additionally, we compared populations adapted to high and low seasonality to evaluate potential divergence in seasonal heart plasticity. Heart ventricular mass decreased in the summer compared to colder seasons only in populations adapted to high seasonality. The absence of seasonal variation in ventricular mass in sunfish adapted to low seasonality was not due to changes in foraging activity, suggesting a loss of ventricle size plasticity due to either costs of plasticity or relaxed selection. Seasonal variation in ventricle collagen content also occurred, with the highest collagen content in summer regardless of population adaptation to high or low seasonality. Only the proportion of thick collagen fibres changed across seasons. We conclude that natural seasonal cues induce plastic responses in some functional heart traits and propose that these responses can rapidly diverge among populations under different seasonal regimes.

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 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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,953

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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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