Impacts of caffeine on fathead minnow behaviour and physiology
Notice bibliographique
Résumé
Pollution from regularly used substances such as pharmaceuticals, cleaning agents, and even food and beverages is an increasing problem in the environment. Caffeine, a commonly ingested stimulant, is one such contaminant that has been detected in aquatic environments worldwide. Yet, little is known about how ecologically relevant concentrations of caffeine influence the morphology, behaviour, and physiology of exposed organisms. To address this knowledge gap, we exposed fathead minnow (Pimephales promelas) to three caffeine treatments: a freshwater control (nominal: 0 ng/L), a low (nominal: 1,000 ng/L) and high environmentally relevant dose (nominal: 10,000 ng/L), for 35 days. We tested the learning abilities, anxiety, metabolic rates, and morphological features of exposed vs. control fish. Caffeine exposure did not affect the ability of fish to learn but did influence anxiety levels. Over the course of repeated anxiety testing, unexposed control fish visited a black square more often while fish exposed to low levels of caffeine did not, potentially indicating that these fish remained in a more anxious state. While caffeine did not impact metabolism, fish growth, or body size, it was associated with lower liver investment-although this response was only observed in our low caffeine treatment. Overall, our results suggest that even relatively low concentrations of caffeine may impact the liver size and anxiety of exposed fish, but further research is needed to assess how extended exposure to caffeine impacts fitness. Given the increase in anthropogenic contaminants in aquatic environments, it is important that we continue to investigate their effects on the organisms exposed to them.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».