Acclimation capacity to global warming of amphibians and freshwater fishes: Drivers, patterns, and data limitations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Amphibians and fishes play a central role in shaping the structure and function of freshwater environments. These organisms have a limited capacity to disperse across different habitats and the thermal buffer offered by freshwater systems is small. Understanding determinants and patterns of their physiological sensitivity across life history is, therefore, imperative to predicting the impacts of climate change in freshwater systems. Based on a systematic literature review including 345 experiments with 998 estimates on 96 amphibian (Anura/Caudata) and 93 freshwater fish species (Teleostei), we conducted a quantitative synthesis to explore phylogenetic, ontogenetic, and biogeographic (thermal adaptation) patterns in upper thermal tolerance (CT max ) and thermal acclimation capacity (acclimation response ratio, ARR) as well as the influence of the methodology used to assess these thermal traits using a conditional inference tree analysis. We found globally consistent patterns in CT max and ARR, with phylogeny (taxa/order), experimental methodology, climatic origin, and life stage as significant determinants of thermal traits. The analysis demonstrated that CT max does not primarily depend on the climatic origin but on experimental acclimation temperature and duration, and life stage. Higher acclimation temperatures and longer acclimation times led to higher CT max values, whereby Anuran larvae revealed a higher CT max than older life stages. The ARR of freshwater fishes was more than twice that of amphibians. Differences in ARR between life stages were not significant. In addition to phylogenetic differences, we found that ARR also depended on acclimation duration, ramping rate, and adaptation to local temperature variability. However, the amount of data on early life stages is too small, methodologically inconsistent, and phylogenetically unbalanced to identify potential life cycle bottlenecks in thermal traits. We, therefore, propose methods to improve the robustness and comparability of CT max /ARR data across species and life stages, which is crucial for the conservation of freshwater biodiversity under climate change.
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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 | 0,037 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».