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Enregistrement W4406900818 · doi:10.1101/2025.01.27.634736

Warming, but not acidification, increases metabolism and reduces growth of redfish ( <i>Sebastes fasciatus</i> ) in the Gulf of St. Lawrence

2025· preprint· en· W4406900818 sur OpenAlexaff
Joëlle Guitard, Denis Chabot, Caroline Senay, Dominique Robert, David Deslauriers

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSebastesHypoxia (environmental)FisheryBiologyRockfishOcean acidificationEffects of global warming on oceansGlobal warmingEcologyFish <Actinopterygii>Climate changeOxygenChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the effects of global change, including temperature, pH, and oxygen availability, on commercially important species is crucial for anticipating consequences for these resources and their ecosystems. In the Gulf of St. Lawrence (GSL), redfish (Sebastes spp.) have been under moratorium from 1995 to 2024, with a massive recruitment observed in 2011–2013. However, little is known about their metabolic and thermal physiology, making predictions of their response to changing GSL conditions challenging. To address this, we quantified the effects of four acclimatation temperatures (2.5, 5.0, 7.5, and 10.0 ℃) and two pH levels (7.35 and 7.75) on standard and maximum metabolic rates (SMR and MMR), aerobic scope (AS), hypoxia tolerance (O 2 crit), food consumption, and growth in redfish. SMR, MMR, and AS increased with temperature, but growth decreased at the highest temperature, likely due to increased metabolic demand, with food consumption similar across 5.0 to 10.0 °C treatments. O 2 crit was lower for fish acclimated to 2.5 and 5.0 ℃, making redfish less hypoxia-tolerant at higher temperatures. Except from SMR, no significant effect of pH was observed. These results suggest that future changes in the GSL will challenge redfish, with potential long-term effects on their growth due to increased energy requirements.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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