Deep chlorophyll maxima and UVR acclimation by epilimnetic phytoplankton
Notice bibliographique
Résumé
1. It is well established that ultraviolet radiation (UVR) has many harmful effects on phytoplankton, but the factors controlling algal sensitivity to UVR are not fully understood. 2. We exposed phytoplankton communities from the epilimnia and deep chlorophyll maxima (DCM) of 2 Canadian lakes to 14 irradiance treatments of various spectral quality and monitored changes in the maximum quantum efficiency of Photosystem II photochemistry (Fv/Fm) using a pulse amplitude modulation fluorometer. 3. Phytoplankton from DCM did not show marked differences from epilimnetic communities in taxonomy or nutrient status, but exhibited substantially higher photosynthetic impairment under UVR exposure. 4. Our results suggest that epilimnetic phytoplankton acclimate to in situ light conditions in a spectrally-specific manner, and that ultraviolet-A radiation is a stronger stressor than ultraviolet-B or photosynthetically active radiation in the mixed layers of our study lakes. Model estimates of damage and recovery rate constants revealed that the phytoplankton of the two lakes relied upon different strategies of UVR-acclimation, in one lake minimising susceptibility to photodamage and in the other maximising recovery efficiency.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».