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Enregistrement W4404966200 · doi:10.1111/ele.70017

Realised Thermal Niches in Marine Ectotherms Are Shaped by Ontogeny and Trophic Interactions

2024· article· en· W4404966200 sur OpenAlexfundno aff
Alaia Morell, Yunne‐Jai Shin, Nicolas Barrier, Morgane Travers‐Trolet, Bruno Ernande

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónAgence Nationale de la RechercheHORIZON EUROPE Framework ProgrammeRégion Hauts-de-FranceTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuPaul G. Allen Family FoundationOcean University of ChinaUniversity of WashingtonDeutsche ForschungsgemeinschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionBiodiversa+
Mots-clésEctothermTrophic levelEcologyBiologyEcological nicheClimate changePredationEcosystemOntogenyMarine ecosystemBioenergeticsHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the response of marine organisms to temperature is crucial for predicting climate change impacts. Fundamental physiological thermal performance curves (TPCs), determined under controlled conditions, are commonly used to project future species spatial distributions or physiological performances. Yet, real-world performances may deviate due to extrinsic factors covarying with temperature (food, oxygen, etc.). Using a bioenergetic marine ecosystem model, we evaluate the differences between fundamental and realised TPCs for fish species with contrasted ecology and thermal preferences. Food limitation is the primary cause of differences, decreasing throughout ontogeny and across trophic levels due to spatio-temporal variability of low-trophic level prey availability with temperature. Deoxygenation has moderate impact, despite increasing during ontogeny. This highlights the lower sensitivity of early life stages to hypoxia, which is mechanistically explained by lower mass-specific ingestion at older stages. Understanding the emergence of realised thermal niches offers crucial insights to better determine population's persistence under climate warming.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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.

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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