Limited plasticity but increased variance in physiological rates across ectotherm populations under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change causes warmer and more variable temperatures globally, impacting physiological rates and function in ectothermic animals. Acclimation of physiological rates can help maintain function. However, it is unresolved how variance in physiological rates changes with temperature despite its potential ecological and evolutionary importance. We developed new effect sizes that capture how both the mean and variation in physiological rates change across temperature (based on the temperature coefficient, ) and used them to test how acclimation and acute thermal responses vary across aquatic and terrestrial ectotherms using meta‐analysis (>1900 effects from 226 species). Comparing both the magnitude of acclimation and changes in variation side‐by‐side provides unique opportunities for evaluating the importance of plasticity and selection under climate change. We show that variance in physiological rates increases at higher temperatures, but that the magnitude of change depends on habitat. Freshwater and marine ectotherms are capable of acclimation and have the greatest increase in variance. In contrast, terrestrial ectotherms have reduced acclimation abilities and smaller increases in physiological rate. Simulations suggest that these patterns may result from differences in among‐individual variation in thermal breadth and optima of performance curves across habitats. Our results highlight the greater vulnerability of terrestrial ectotherms to climate change because of both a lack of acclimation capacity and a limited increase in variance that may provide less raw material for evolutionary adaptation. Considering both acclimation capacity and variance in physiological rates side‐by‐side is therefore important for understanding how climate change will impact populations. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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) | 0,002 | 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 ».