Effects of Deforestation‐Induced Warming on the Thermal Tolerance of an African Clariid Catfish
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Tropical countries, particularly in Africa, are experiencing more frequent deforestation events, often due to agricultural expansion. Deforestation can increase sunlight penetration in freshwater ecosystems, leading to increased average water temperatures and stronger diel temperature fluctuations. To investigate the effects of deforestation‐induced warming and potential adaptive responses from fish, we compared the upper thermal tolerance limits of smooth‐head catfish ( Clarias liocephalus ) populations from deforested and forested sections of the Dura and Mpanga river systems in and around Kibale National Park, Uganda. We also incorporated a long‐term acclimation period in simulated forested/deforested water temperatures to test for differences in the thermal acclimation ability of two populations. Populations from forested sites had lower CT max values relative to populations sampled from deforested sections of the same drainage. However, long‐term acclimation in simulated deforested conditions increased their CT max to values mirroring individuals from the deforested habitat. Individuals from a regenerating wetland (despite long‐term historical deforestation) exhibited CT max values similar to populations from a forested site. These results suggest that C. liocephalus may be able to thermally respond to deforestation‐induced warming under current global temperatures; however, results may have also revealed a potential thermal ceiling for the species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».