Differential reproductive plasticity under thermal variability in a freshwater fish (Danio rerio)
Notice bibliographique
Résumé
Human-driven increases in global mean temperatures are associated with concomitant increases in thermal variability. Yet, few studies have explored the impacts of thermal variability on fitness-related traits, limiting our ability to predict how organisms will respond to dynamic thermal changes. Among the myriad organismal responses to thermal variability, one of the most proximate to fitness – and, thus, a population’s ability to persist - is reproduction. Here, we examine how a model freshwater fish (Danio rerio) responds to diel thermal fluctuations that span the species’ viable developmental range of temperatures. We specifically investigate reproductive performance metrics including spawning success, fecundity, egg provisioning, and sperm concentration. Notably, we apply thermal variability treatments during two ontogenetic timepoints to disentangle the relative effects of developmental plasticity and reversible acclimation. We found evidence of direct, negative effects of thermal variability during later ontogenetic stages on reproductive performance metrics. We also found complex interactive effects of early and late-life exposure to thermal variability, with evidence of beneficial acclimation of spawning success and modification of the relationship between fecundity and egg provisioning. Our findings illuminate the plastic life-history modifications that fish may undergo as their thermal environments become increasingly variable.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 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 ».