Fauna em Foco Science

Girondot M, Turla E, Scott K, Wyneken J. · The Journal of animal ecology · 2026

Male production in green sea turtles under a feminizing climate: A validated model of sex ratios with temperature-dependent sex determination.

Resumo em português

Tradução automática. Este texto foi traduzido do inglês por inteligência artificial a partir do resumo original do artigo. Pode conter imprecisões em termos técnicos e nomes de espécies. Consulte sempre o texto original e o artigo completo antes de citar, aplicar ou tomar decisão baseada neste conteúdo.
Licença desta tradução. Tradução automática para o português, obra derivada do resumo original. O texto foi alterado em relação ao original. O original é CC BY 4.0, com atribuição aos autores. CC BY 4.0.

As tartarugas-verdes (Chelonia mydas) são distribuídas globalmente e utilizam praias tropicais e subtropicais para desova. As tartarugas-verdes apresentam determinação sexual dependente da temperatura (TSD), um mecanismo pelo qual a temperatura de incubação durante uma janela crítica de desenvolvimento determina o sexo da prole. Com o aumento global das temperaturas, muitas populações reprodutoras podem estar produzindo razões de sexos cada vez mais enviesadas para fêmeas, o que levanta preocupações sobre a viabilidade populacional a longo prazo. Nossa capacidade de avaliar riscos demográficos tem sido dificultada pela ausência de modelos validados que convertam com precisão temperaturas de ninhos registradas em campo em razões de sexos. Neste estudo, combinamos dados de temperatura em alta resolução de 62 ninhos monitorados com razões de sexos conhecidas de filhotes (n = 594 indivíduos) para desenvolver e validar um modelo preditivo da razão sexual em tartarugas-verdes. Desenvolvemos várias inovações metodológicas para estudar o impacto da determinação sexual dependente da temperatura (TSD) em condições naturais. Primeiro, desenvolvemos uma abordagem inédita para quantificar a heterogeneidade espacial da temperatura (H, intervalo entre os percentis 2,5 e 97,5 das diferenças pareadas das temperaturas dos ninhos registradas simultaneamente) em uma praia de desova. A heterogeneidade mediana da praia é de 1,58 °C (intervalo crível de 95%: 1,52-1,64 °C). Segundo, usando uma estrutura de modelo misto bayesiano e dados experimentais de 1480 embriões incubados em temperaturas constantes sob diferentes condições de umidade, detectamos diferenças genéticas e/ou maternas entre ninhadas na sensibilidade térmica das estimativas da razão sexual, mas nenhum efeito das Unidades Regionais de Manejo (RMU). Terceiro, ajustamos nove modelos para estimar razões sexuais em campo; o modelo de melhor desempenho combinou uma norma térmica de sexualização com uma função de sensibilidade ao longo do período termossensível (TSP), mostrando que tanto o tempo quanto a magnitude da exposição à temperatura influenciam a determinação sexual. Nossos resultados indicam que machos podem ser produzidos mesmo sob condições aparentemente produtoras de fêmeas, devido à heterogeneidade térmica, autocorrelação temporal das temperaturas dos ninhos, que aumentou a variância da razão sexual, e sensibilidade não linear a temperaturas produtoras de machos. Este estudo estabelece um novo padrão para prever razões sexuais em répteis com TSD, oferecendo insights críticos para avaliações populacionais e planejamento adaptativo da conservação sob condições climáticas em mudança.

Resumo original em inglês

Green sea turtles (Chelonia mydas) are globally distributed and use tropical and subtropical beaches for nesting. Green turtles exhibit temperature-dependent sex determination (TSD), a mechanism by which incubation temperature during a critical developmental window determines offspring sex. As global temperatures rise, many nesting populations could be producing increasingly female-biased sex ratios, raising concerns about long-term population viability. Our ability to assess demographic risks has been hindered by the absence of validated models that accurately convert field-recorded nest temperatures into sex ratios. In this study, we combine high-resolution temperature data from 62 monitored nests with known hatchling sex ratios (n = 594 individuals) to develop and validate a predictive model for sex ratio in green turtles. We developed several methodological innovations to study the impact of temperature-dependent sex determination (TSD) under natural conditions. First, we developed a novel approach to quantify spatial temperature heterogeneity (H, range between the 2.5th and 97.5th percentiles of the pairwise differences of nest temperatures recorded at the same time) on a nesting beach. The median heterogeneity of the beach is 1.58°C (95% credible interval: 1.52-1.64°C). Second, using a Bayesian mixed-model framework and experimental data from 1480 embryos incubated at constant temperatures under different moisture conditions, we detected genetic and/or maternal differences among clutches in the thermal sensitivity of sex ratio estimates, but no effect of Regional Management Units (RMU). Third, we fitted nine models to estimate field sex ratios; the best-performing model combined a thermal reaction norm of sexualization with a sensitivity function across the thermosensitive period (TSP), showing that both the timing and magnitude of temperature exposure influence sex determination. Our results indicate that males can be produced even under apparent female-producing conditions, due to temperature heterogeneity, temporal autocorrelation of nest temperatures that increased sex ratio variance and non-linear sensitivity to male-producing temperatures. This study establishes a new standard for predicting sex ratios in reptiles with TSD, offering critical insights for population assessments and adaptive conservation planning under changing climatic conditions.

Espécies citadas

Fonte e licença. Publicado sob CC BY. DOI: 10.1111/1365-2656.70334. Ler o artigo completo na fonte ↗

O texto completo do artigo permanece na fonte.

Dados de terceiros. Metadados bibliográficos do Europe PMC, DOAJ, Crossref e OpenAlex. Taxonomia do GBIF — Global Biodiversity Information Facility, Backbone Taxonomy sob CC BY 4.0.

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