Protective multi-stressor interactions in the Anthropocene: Key considerations for investigating cross-tolerance in a conservation context
Notice bibliographique
Résumé
In the Anthropocene, species are increasingly faced with multiple stressors that are more severe and less predictable than before. While multiple stressors often interact to affect organisms negatively, sometimes these interactions can be beneficial, enhancing resilience through cross-protection. Cross-protection interactions occur when exposure to one stressor, such as elevated temperature, enhances an organism's tolerance to a different stressor, like hypoxia, through shared protective mechanisms or signaling pathways. Understanding the potential for cross-protection to combat rapid and diverse environmental change is crucial for conservation, as it potentially alters the predicted consequences of such change. Here, we outline 10 key considerations for investigating cross-protection in a conservation context. These considerations include the importance of stressor intensity and timing, recognizing species-specific and sex-specific responses, and embracing temporal variability in environmental stressors. Additionally, predictions will depend upon uncovering the underlying mechanisms of cross-protection by integrating emerging approaches like omics and meta-analyses. By better understanding-and in some cases explicitly leveraging-cross-protective interactions, conservation practitioners may be able to develop more effective management plans to enhance species resilience, potentially mitigating the immediate effects of emerging stressors. These insights are vital for guiding future research directions and informing conservation policies and management practices to preserve biodiversity in the Anthropocene.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».