Diatom growth responses to photoperiod and light are predictable from diel reductant generation
Notice bibliographique
Résumé
Light drives phytoplankton productivity, so phytoplankton must exploit variable intensities and durations of light exposure, depending upon season, latitude, and depth. We analyzed the growth, photophysiology and composition of small, Thalassiosira pseudonana , and large, Thalassiosira punctigera , centric diatoms from temperate, coastal marine habitats, responding to a matrix of photoperiods and growth light intensities. T. pseudonana showed fastest growth rates under long photoperiods and low to moderate light intensities, while the larger T. punctigera showed fastest growth rates under short photoperiods and higher light intensities. Photosystem II function and content responded primarily to instantaneous growth light intensities during the photoperiod, while diel carbon fixation and RUBISCO content responded more to photoperiod duration than to instantaneous light intensity. Changing photoperiods caused species‐specific changes in the responses of photochemical yield (e − /photon) to growth light intensity. These photophysiological variables showed complex responses to photoperiod and to growth light intensity. Growth rate also showed complex responses to photoperiod and growth light intensity. But these complex responses resolved into a close relation between growth rate and the cumulative daily generation of reductant, across the matrix of photoperiods and light intensities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».