Metabolic depression explains differences in vulnerability to low oxygen between two species of temperate marine bivalves
Notice bibliographique
Résumé
). On day 25, when all bivalves in the anoxic treatments had perished, the normoxic and hypoxic treatments were switched to anoxia to further explore the long-term effects of prior hypoxia on survival. Respiration rate could not be carried out under anoxia, and feeding was negligible; accordingly, detailed analyses were limited to the comparison of normoxia vs. hypoxia. Both species reduced pumping rate under hypoxia and further suppressed it to negligible levels under anoxia; however, only oysters reduced respiration rate, indicating metabolic depression. Oysters survived longer than mussels in all treatments. Moreover, oysters pre-exposed to hypoxia survived anoxia as long as normoxic controls, suggesting the physiological strategy adopted by oysters during hypoxia did not have major long-term effects on survival when further exposed to anoxia. Overall, these findings suggest that metabolic depression, rather than feeding reduction, underpins superior low-oxygen tolerance of C. virginica relative to M. edulis, implying that eastern oysters will better withstand low-oxygen episodes expected in eutrophic coastal waters under climate change scenarios. As the frequency and duration of low-oxygen events will increase in a warmer ocean, we provide preliminary support that species that can effectively engage metabolic depression under periods of high temperature and low-oxygen conditions may be more resilient to climate change.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».