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Enregistrement W4409730495 · doi:10.1139/cjfas-2024-0288

No trout about it: behavioural and transcriptional effects of long-term noise exposure in brook trout (<i>Salvelinus fontinalis</i>)

2025· article· en· W4409730495 sur OpenAlexafffundvenue
Riley K. Beach, Grace M. Dycha, Alex Wilder, Christina A. D. Semeniuk, Daniel D. Heath, Dennis M. Higgs

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesGenome Canada
Mots-clésSalvelinusFontinalisTroutBiologyFisherySalmonidaeZoologyEcologyFish <Actinopterygii>Rainbow trout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to acute noise sources can lead to negative behavioural outcomes and fitness deficits in fishes, but it is unknown whether fish can habituate to chronic exposures. As underwater noise increases globally, understanding how long-term exposures can affect behavioural, morphological, and transcriptional measures of stress in fish is critical. We tested responses in captive brook trout ( Salvelinus fontinalis) immediately after acute exposure to a noise and after 2 weeks of chronic exposure. Behavioural tests quantified fish movements before, during, and after sound presentation, with morphological and transcriptional changes assessed through ears and whole brains samples, respectively. Pre-control and pre-experimental brook trout exhibited increased swimming distance and velocity, but after the 2-week exposure, post-experimental fish showed no response to noise while the post-control group remained responsive. Post-experimental fish showed significant differences in transcription levels of genes involved in neuroplastic, appetite, and stress responses relative to the other groups. Together these results suggest that while fish may appear unresponsive via behavioural metrics to anthropogenic noises after chronic exposure, they still show significant changes at the transcriptional level with possible long-term effects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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