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Enregistrement W6947846714 · doi:10.48448/d7mm-jj85

Characterization of the effect of hypoosmotic stress caused by coastal floodings on the physiology and behaviour of the Green Sea Urchin

2024· other· en· W6947846714 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUnderline Science Inc. · 2024
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea urchinSalinityOsmoregulationEcosystemExcretionPhysiological conditionSeawaterOsmoprotectant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding how osmotic stress affects the performance of marine organisms is essential to produce sound predictions about the functioning of estuarine and coastal ecosystems with floods being more frequent and intense due to global changes. The green sea urchin Strongylocentrotus droebachiensis, an important top-down controller for coastal macroalgae, prefers salinities between 25 and 30; > 7 days at salinity 15 being its documented tolerance limit. Consequently, we aimed to characterize the effects of hypoosmotic stress on the physiological and behavioural responses of sea urchins during periods of flooding. We conducted a laboratory experiment along a gradient of six salinities (10, 13, 16, 20, 24 and 28 ppt), for one and two weeks. We evaluated survival, coordination performance of podia, podia adhesion, feeding rate, excretion rate, and coelomic fluid acid-base and osmotic balance following these exposure phases and following three days of recovery under control salinity conditions (28 ppt), . Urchins exposed to salinity 10 and 13 ppt experienced mortality throughout exposure, whilst survival was not compromised at salinities 16 to 28 ppt. Our results confirm an alteration of the physiological status of urchins via acid-base and osmoionic alterations and a reduction in feeding and excretion rates indicating behaviour modification. These imbalances were accompanied by a reduction in podia coordination and adhesion strength, which can lead to easier dislodgment due to waves or predators. This could ultimately lead to compromised survival and ecosystem consequences.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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