Temporal fluctuations in seawater pCO2 may be as important as mean differences when determining physiological sensitivity in natural systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most studies assessing the impacts of ocean acidification (OA) on benthic marine invertebrates have used stable mean pH/pCO2 levels to highlight variation in the physiological sensitivities in a range of taxa. However, many marine environments experience natural fluctuations in carbonate chemistry, and to date little attempt has been made to understand the effect of naturally fluctuating seawater pCO2 (pCO2sw) on the physiological capacity of organisms to maintain acid–base homeostasis. Here, for the first time, we exposed two species of sea urchin with different acid–base tolerances, Paracentrotus lividus and Arbacia lixula, to naturally fluctuating pCO2sw conditions at shallow water CO2 seep systems (Vulcano, Italy) and assessed their acid–base responses. Both sea urchin species experienced fluctuations in extracellular coelomic fluid pH, pCO2, and [HCO3−] (pHe, pCO2e, and [HCO3−]e, respectively) in line with fluctuations in pCO2sw. The less tolerant species, P. lividus, had the greatest capacity for [HCO3−]e buffering in response to acute pCO2sw fluctuations, but it also experienced greater extracellular hypercapnia and acidification and was thus unable to fully compensate for acid–base disturbances. Conversely, the more tolerant A. lixula relied on non-bicarbonate protein buffering and greater respiratory control. In the light of these findings, we discuss the possible energetic consequences of increased reliance on bicarbonate buffering activity in P. lividus compared with A. lixula and how these differing physiological responses to acute fluctuations in pCO2sw may be as important as chronic responses to mean changes in pCO2sw when considering how CO2 emissions will affect survival and success of marine organisms within naturally assembled systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».