Patterns of magnesium content in Arctic bryozoan skeletons along a depth gradient
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of evidence suggests that ocean acidification acting synergistically with ocean warming alters carbonate biomineralization in a variety of marine biota. Magnesium often substitutes for Ca in the calcite skeletons of marine invertebrates, increasing their solubility. The spatio-environmental distribution of Mg in marine invertebrates has seldom been studied, despite its importance for assessing vulnerabilities to ocean acidification. Because pH decreases with water depth, it is predicted that levels of Mg in calcite skeletons should also decrease to counteract dissolution. Such a pattern has been suggested by evidence from echinoderms. Data on magnesium content and depth in Arctic bryozoans (52 species, 103 individuals, 150 samples) are here used to test this prediction, aided by comparison with six conceptual models explaining all possible scenarios. Analyses were based on a uniform dataset spanning more than 200 m of coastal water depth. No significant relationship was found between depth and Mg content; indeed, the highest Mg content among the analyzed taxa (8.7 % mol MgCO 3 ) was recorded from the deepest settings (>200 m). Our findings contrast with previously published results from echinoderms in which Mg was found to decrease with depth. The bryozoan results suggest that ocean acidification may have less impact on the studied bryozoans than is generally assumed. In the broad context, our study exemplifies quantitative testing of spatial patterns of skeletal geochemistry for predicting the biological effects of environmental change in the oceans.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».