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Enregistrement W4400918515 · doi:10.1242/bio.060479

Local differences in robustness to ocean acidification

2024· article· en· W4400918515 sur OpenAlexaff
Dianna K. Padilla, Lisa M. Milke, Morodoluwa Akin‐Fajiye, Maria Rosa, Dylan H. Redman, Alyssa Liguori, Allison Rugila, David Veilleux, Mark S. Dixon, David Charifson, Shannon L. Meseck

Notice bibliographique

RevueBiology Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesNOAA Sea GrantNew York Sea Grant, State University of New YorkNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Department of Commerce
Mots-clésOcean acidificationBiologySurvivorship curveMytilusPopulationLarvaLocal adaptationEcologyAdaptation (eye)ZoologyClimate changeDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ocean acidification (OA) caused by increased atmospheric carbon dioxide is affecting marine systems globally and is more extreme in coastal waters. A wealth of research to determine how species will be affected by OA, now and in the future, is emerging. Most studies are discrete and generally do not include the full life cycle of animals. Studies that include the potential for adaptation responses of animals from areas with different environmental conditions and the most vulnerable life stages are needed. Therefore, we conducted experiments with the widely distributed blue mussel, Mytilus edulis, from populations regularly exposed to different OA conditions. Mussels experienced experimental conditions prior to spawning, through embryonic and larval development, both highly vulnerable stages. Survivorship to metamorphosis of larvae from all populations was negatively affected by extreme OA conditions (pH 7.3, Ωar, 0.39, pCO2 2479.74), but, surprisingly, responses to mid OA (pH 7.6, Ωar 0.77, pCO21167.13) and low OA (pH 7.9, Ωar 1.53, pCO2 514.50) varied among populations. Two populations were robust and showed no effect of OA on survivorship in this range. One population displayed the expected negative effect on survivorship with increased OA. Unexpectedly, survivorship in the fourth population was highest under mid OA conditions. There were also significant differences in development time among populations that were unaffected by OA. These results suggest that adaptation to OA may already be present in some populations and emphasizes the importance of testing animals from different populations to see the potential for adaptation to OA.

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 enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,907

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)0,0010,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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