Data from: Environmental estrogens cause predation-induced population decline in a freshwater fish
Notice bibliographique
Résumé
Understanding population-level effects of environmental stressors on aquatic biota requires knowledge of the direct adverse effects of pollutants on individuals and species interactions that relate to survival and reproduction. Here, we connect behavioral assays with survival trials and a modeling approach to quantify changes in antipredator escape performance of a larval freshwater fish following exposure to an environmental estrogen, and predict changes in population abundance. We quantified the effects of short-term (21 d) exposure to 17-β estradiol (E2) on the antipredator escape performance of larval fathead minnows (Pimephales promelas) and the probability of predation by a natural predator, the bluegill sunfish (Lepomis macrochirus). Compared with unexposed minnows, minnows exposed to environmentally relevant concentrations of E2 that approach total estrogenic activity of waste-water dominated environments (38 and 103 ng/L) had delayed response times and slower escape speeds, and were more susceptible to predation. Incorporating these data into a stage-structured population model demonstrated that enhanced predation mortality at the larval stage is sufficient to generate marked population declines. These results indicate that subtle, sub-lethal shifts in the behavior of individuals due to human-mediated environmental change can impact species interactions with measurable population-level effects. Such changes have the potential to alter higher-order trophic interactions and disrupt aquatic communities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,007 |
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 ».