Greater plasticity in CTmax with increased climate variability among populations of tailed frogs
Notice bibliographique
Résumé
Temporally variable climates are expected to drive the evolution of thermal physiological traits that enable performance across a wider range of temperatures (i.e. climate variability hypothesis, CVH). Spatial thermal variability, however, may mediate this relationship by providing ectotherms with the opportunity to behaviourally select preferred temperatures (i.e. the Bogert effect). These antagonistic forces on thermal physiological traits may explain the mixed support for the CVH within species despite strong support among species at larger geographical scales. Here, we test the CVH as it relates to plasticity in physiological upper thermal limits (critical thermal maximum—CTmax) among populations of coastal tailed frogs ( Ascaphus truei ). We targeted populations that inhabit spatially homogeneous environments, reducing the potentially confounding effects of behavioural thermoregulation. We found that populations experiencing greater temporal thermal variability exhibited greater plasticity in CTmax, supporting the CVH. Interestingly, we identified only one site with spatial temperature variability and tadpoles from this site demonstrated greater plasticity than expected, suggesting the opportunity for behavioural thermoregulation can reduce support for the CVH. Overall, our results demonstrate one role of climate variability in shaping thermal plasticity among populations and provide a baseline understanding of the impact of the CVH in spatially homogeneous thermal landscapes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».