UV Radiation and Freshwater Zooplankton: Damage, Protection and Recovery
Notice bibliographique
Résumé
While many laboratory and field studies show that zooplankton are negatively affected when exposed to high intensities of ultraviolet radiation (UVR), most studies also indicate that zooplankton are well adapted to cope with large variations in their UVR exposure in the pelagic zone of lakes. The response mechanisms of zooplankton are diverse and efficient and may explain the success and richness of freshwater zooplankton in optically variable waters. While no single behavioural or physiological protection mechanism seems to be superior, and while several unexplained and contradictory patterns exist in zooplankton UVR ecology, recent increases in our understanding are consistent with UVR playing an important role for zooplankton. This review examines the variability in freshwater zooplankton responses to UVR, with a focus on crustacean zooplankton (Cladocera and Copepoda). We present an overview of UVR-induced damages, and the protection and recovery mechanisms freshwater zooplankton use when exposed to UVR. We review the current knowledge of UVR impact on freshwater zooplankton at species and community levels, and discuss briefly how global change over the last three decades has influenced the UVR milieu in lakes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».