Are fish immunocompetent enough to face climate change?
Notice bibliographique
Résumé
Ongoing climate change has already been associated with increased disease outbreaks in wild and farmed fish. Here, we evaluate the current knowledge of climate change-related ecoimmunology in teleosts with a focus on temperature, hypoxia, salinity and acidification before exploring interactive effects of multiple stressors. Our literature review reveals that acute and chronic changes in temperature and dissolved oxygen can compromise fish immunity which can lead to increased disease susceptibility. Moreover, temperature and hypoxia have already been shown to enhance the infectivity of certain pathogens/parasites and to accelerate disease progression. Too few studies exist that have focussed on acidification, but direct immune effects seem to be limited while salinity studies have led to contrasting results. Likewise, multi-stressor experiments essential for unravelling the interactions of simultaneously changing environmental factors are still scarce. This ultimately impedes our ability to estimate to what extent climate change will hamper fish immunity. Our review about epigenetic regulation mechanisms highlights the acclimation potential of the fish immune response to changing environments. However, due to the limited number of epigenetic studies, overarching conclusions cannot be drawn. Finally, we provide an outlook on how to better estimate the effects of realistic climate change scenarios in future immune studies in fish.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,020 |
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 tête enseignante, 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 ».