Bleaching of an intertidal coralline alga: untangling the effects of light, temperature, and desiccation
Notice bibliographique
Résumé
Intertidal macroalgae must tolerate temperature, light, and desiccation stresses when the tide recedes, and differences in physiological tolerance to these environmental stresses contribute directly to zonation patterns and community structure along the shore. When low tides occur on particularly hot sunny days, seaweeds may sustain physiological damage, lose pigment, and 'bleach.' Because bleaching events often occur when temperature, light, and desiccation stresses coincide, their precise cause is not understood. We conducted fully factorial laboratory manipulations to explore the individual and interactive effects of temperature, light, and desiccation on acute pigment loss in the intertidal coralline Calliarthron tuberculosum (Postels & Ruprecht) E. Y. Dawson. Findings suggest that desiccation is the most significant contributor to bleaching; desiccating fronds even bleached in the dark at 15C. Susceptibility to desiccation may explain why mid-intertidal C. tuberculosum fronds are rarely found outside tidepools. Light and temperature had only marginal effects on pigment loss, although stresses interacted with increasing significance through time. When combined, temperature, light, and desiccation stresses were capable of inducing, on average, 50% pigment loss in C. tuberculosum within 24 min of emersion. These physiological data could be used in conjunction with environmental datasets to generate 'ecomechanical' models to predict future bleaching events and their ecological consequences under hypothetical climate change scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».