five

Data from: Hotter nests produce hatchling lizards with lower thermal tolerance

收藏
DataONE2017-04-05 更新2024-06-26 收录
下载链接:
https://search.dataone.org/view/null
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
In many regions, the frequency and duration of summer heatwaves is predicted to increase in future. Hotter summers could result in higher temperatures inside lizard nests, potentially exposing embryos to thermally stressful conditions during development. Potentially, developmentally plastic shifts in thermal tolerance could allow lizards to adapt to climate warming. To determine how higher nest temperatures affect the thermal tolerance of hatchling geckos, we incubated the eggs of the rock-dwelling velvet gecko, Amalosia lesueurii, at two fluctuating temperature regimes to mimic current nest temperatures (mean = 23.2C, range 10-33C, cold) and future nest temperatures (mean = 27.0C, range 14-37C, hot). Hatchlings from hot-temperature incubation hatched 27 days earlier and had a lower critical thermal maximum (38.7C) and a higher critical thermal minimum (6.2C) than hatchlings from cold-temperature incubation (40.2C and 5.7C, respectively). In the field, hatchlings typically settle under rocks near communal nests. During the hatching period, rock temperatures ranged from 13-59C, and regularly exceeded the CTmax of both hot- and cold-incubated hatchlings. Because rock temperatures were so high, the heat tolerance of lizards had little effect on their ability to exploit rocks as retreat sites. Instead, the timing of birth dictated whether lizards could exploit rocks as retreat sites; that is, cold-incubated lizards that hatched later encountered less thermally stressful environments than earlier hatching hot-incubated lizards. In conclusion, we found no evidence that CTmax can shift upwards in response to higher incubation temperatures, suggesting that hotter summers may increase the vulnerability of lizards to climate warming.
创建时间:
2017-04-05
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

China Health and Nutrition Survey (CHNS)

China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。

www.cpc.unc.edu 收录

Comparative Toxicogenomics Database (CTD)

Comparative Toxicogenomics Database(CTD)是一个公开的综合性数据库,专注于研究环境暴露与人类健康之间的关系。该数据库整合了化学物质、基因、疾病、通路等多维度信息,支持用户查询基因与疾病、化学物质与疾病以及化学物质与基因之间的相互作用,为毒理学研究和环境健康效应研究提供了重要资源。其最新成果包括2025年发布的20周年更新版本,进一步扩展了数据内容和功能。

ctdbase.org 收录

MMOral

MMOral是一个针对全景X光片解读的大规模多模态指令数据集和基准。它包括20,563张带有1.3百万条指令跟随实例的注释图像,涵盖了多种任务类型,如属性提取、报告生成、视觉问答和基于图像的对话。此外,我们还提出了MMOral-Bench,这是一个涵盖牙科五个关键诊断维度的综合评估套件。我们评估了64个LVLMs在MMOral-Bench上的表现,发现即使是表现最好的模型GPT-4o,也只能达到41.45%的准确率,这揭示了当前模型在这一领域的显著局限性。为了促进该特定领域的发展,我们还提出了OralGPT,它使用我们精心策划的MMOral指令数据集对Qwen2.5-VL-7B进行监督微调。值得注意的是,一个SFT周期就为LVLMs带来了显著的性能提升,例如,OralGPT表现出24.73%的改进。MMOral和OralGPT都具有作为智能牙科关键基础的巨大潜力,并使牙科领域中的多模态AI系统更具临床意义。数据集、模型、基准和评估套件可在上述网址获取。

arXiv 收录

RDD2022

RDD2022是一个多国图像数据集,用于自动道路损伤检测,由印度理工学院罗凯里分校交通系统中心等机构创建。该数据集包含来自六个国家的47,420张道路图像,标注了超过55,000个道路损伤实例。数据集通过智能手机和高分辨率相机等设备采集,旨在通过深度学习方法自动检测和分类道路损伤。RDD2022数据集的应用领域包括道路状况的自动监测和计算机视觉算法的性能基准测试,特别关注于解决多国道路损伤检测的问题。

arXiv 收录

Bloomberg Billionaires Index

Bloomberg Billionaires Index是一个每日更新的全球富豪排行榜,追踪全球最富有的500人的财富变化。该指数涵盖了来自不同行业的亿万富翁,包括科技、金融、零售等领域的顶级富豪。数据集提供了每位富豪的姓名、财富总额、财富来源、所在国家或地区等信息。

www.bloomberg.com 收录