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Enregistrement W4414671715 · doi:10.1242/jeb.251309

No night lights for baby anemonefish

2025· article· en· W4414671715 sur OpenAlexaff
Sarah J. Young

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Invertebrate Physiology and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLight pollutionCoral reefWildlifeArtificial lightPlastic pollutionNatural (archaeology)ShoreReef

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If you have ever looked up at the night sky and thought, ‘that's not very dark at all’, you have experienced the phenomenon known as artificial light at night, also known as light pollution. From streetlights to headlights, this human-made illumination can have profound impacts on living things. Just as scrolling on your smartphone before bed can disrupt your sleep, artificial light can disrupt the biology of the natural world. From metabolism to reproduction, animals’ biology is hardwired to follow cues from the natural light–dark cycle. With light pollution increasing globally by nearly 10% in the last decade, the problems it causes for wildlife and ecosystems are a growing concern. Coastal areas are especially vulnerable as they are often in close proximity to densely populated shoreline cities, and coral reefs may be among the most affected as many reef-dwelling species are highly sensitive to – and reliant on – a daily light–dark cycle. With the consequences of night-light on coral reefs in mind, Thibault Roost from the University of Melbourne, Australia, along with an international team of researchers, set out to understand what light pollution does to one of the reef's more vulnerable residents: baby orange-fin anemonefish (Amphiprion chrysopterus).To find out how artificial light impacts baby orange-fin anemonefish, the researchers SCUBA-dived into a lagoon on the French Polynesian island of Mo'orea every 1–2 days over the course of a month to monitor 19 sets of fish parents and locate their nests. When the team identified the nests, they deployed underwater LED lights near the nests, such that the eggs (and the baby fish inside) would experience artificial light at night at an intensity that mimicked the light pollution that reefs experience from coastal cities. They shone the light on the babies every night for the duration of their time in the egg (from fertilization to hatching). The researchers photographed the eggs and used computer software to measure the size of the egg and the amount of yolk inside from the images. They found that night-light decreased the size of the egg, indicating that light pollution limits how large the babies can grow. Light pollution also decreased the size of the yolk sac, which stores nutrients to feed the fish throughout its time in the egg. A smaller yolk sac suggests that the young fish will burn through its nutrients very quickly, potentially leaving it undernourished before hatching.The team decided to take the study one step further to look behind the scenes at why light pollution makes babies smaller and hungrier. To investigate, the researchers collected 30 eggs from the hundreds of eggs in each nest and brought them back to the lab, where they video recorded the heartbeat of the baby fish within the egg to calculate the heart rate. They found that light pollution sped up the fish's heart rate by nearly 10 times, indicating that light pollution kicks the body into a state of stress. The scientists suggest that this may be the culprit causing the embryos to stay smaller and burn through their nutrient reserves more quickly.Roost and the team made the fascinating discovery that light pollution changes the biology of orange-fin anemonefish babies, ultimately stressing them out and limiting their growth. This study sheds light on how our illumination of the night sky impacts the natural world around us – even underwater animals. So, let's help brighten the future for our wildlife by keeping the nights dark and remembering to turn off the lights.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
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