The scaled sardine’s unique metabolic phenotype and its implications for the susceptibility of small tropical pelagic fishes to climate change
Notice bibliographique
Résumé
Small pelagic fishes (e.g., sardines, anchovies and their relatives) are preyed upon by large predatory fishes, birds and mammals, and thus, are key species in marine food webs and with respect to ecosystem health and productivity. However, we know little about their physiology, and such information will be critical to predicting how their populations may be impacted by human-induced rapid environmental change (HIREC) and in implementing effective conservation strategies. As a first step, we determined the maximum swimming speed, aerobic capacity [maximum metabolic rate (MMR) and aerobic scope (AS)] and cost of transport (COT; the energy required to swim a given distance) of scaled sardines (Harengula jaguana) collected in Eleuthera (The Bahamas). The scaled sardine’s critical swimming speed (Ucrit) was ~ 5–6 body length’s per second, and this agrees with data collected on free-swimming schools of similar fishes in the wild. However, they had unexpectedly high values for MMR and AS (~ 25% and 70% greater than tuna, respectively), and for COT. These findings have important implications with regard to how these ecologically important fishes will potentially respond to HIREC-related challenges such as increased temperature and decreases in the biomass and size of plankton upon which they feed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».