Influence des parasites et du temps d’acclimatation à une température chaude sur la tolérance thermique de trois populations de crapets-soleil (Lepomis gibbosus)
Notice bibliographique
Résumé
Les changements climatiques entraînent une augmentation de la température moyenne et de la fréquence des vagues de chaleur, ce qui affecte la physiologie et la tolérance thermique des ectothermes aquatiques, y compris les poissons. La capacité d'acclimatation à de hautes températures peut varier entre les populations, ce qui est crucial pour leur survie. De nombreuses recherches se sont concentrées sur l'impact de l'acclimatation à des températures élevées sur la tolérance thermique. Cependant, peu d'études se sont intéressées à la durée d’acclimatation nécessaire pour que les poissons s'acclimatent complètement et sur la façon dont les dynamiques d'acclimatation varient entre les populations, soit comment et à quelle vitesse un organisme s’adapte à des changements environnementaux au fil du temps. Avec les changements climatiques, il est important de savoir si certaines populations peuvent être plus sensibles aux vagues de chaleur. De plus, les ectothermes sont exposés à divers facteurs de stress, tels que des parasites, dont la prévalence et l'intensité devraient augmenter avec la hausse des températures. La physiologie de l'hôte peut être modifiée par l'infection, ce qui peut avoir des effets négatifs sur la tolérance thermique de l'hôte. Cependant, aucune étude n'a encore examiné l'influence des infections parasitaires sur les dynamiques d'acclimatation de plusieurs populations. Nous avons donc étudié ces interactions chez trois populations de crapets-soleil (Lepomis gibbosus) provenant de lacs du Québec, Canada, chacun présentant différents gradients d'infection naturelle. Les crapets-soleil ont été acclimatés à une température contrôle (22 °C) ou à une température chaude de +5 °C (27 °C) pendant des périodes allant de 3 heures à 60 jours, suivie d'une évaluation de leur tolérance thermique à l'aide d'un protocole de température critique maximale (CTmax). Les résultats ont montré que le CTmax augmentait avec le temps d'acclimatation pour toutes les populations. Cependant, la tolérance thermique était plus faible dans les lacs où la prévalence des parasites était plus élevée. Étonnamment, ces différences n'étaient pas dues à l'intensité des infections individuelles. Toutes les populations se sont complètement acclimatées en 10 jours à 27 °C; cependant, une diminution de la tolérance thermique a été observée après 60 jours pour les populations à forte prévalence parasitaire. Ces résultats suggèrent qu’autant les facteurs biotiques et abiotiques dans les lacs peuvent influencer l’acclimatation parmi les différentes populations. Par conséquent, il est important de comparer plusieurs populations lorsqu’on étudie un trait physiologique dans un contexte écologique.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».