Recruitment tolerance to increased temperature present across multiple kelp clades
Notice bibliographique
Résumé
Kelp systems dominate nearshore marine environments in upwelling zones characterized by cold temperatures and high nutrients. Worldwide, kelp population persistence and recruitment success generally decreases with rising water temperatures coupled with low nutrients, making kelp populations vulnerable to impending warming of the oceans. This response to climate change at a global scale, however, may vary due to regional differences in temperature variability, acclimation, and differential responses of kelp species to changing conditions. Culture experiments were conducted on 12 eastern Pacific kelp taxa across geographic regions (British Columbia, central California, and southern California) under three nitrate levels (1, 5, and 10 μmol/L) and two temperatures (12°C and 18°C) to determine sporophyte production (i.e., recruitment success). For all taxa from all locations, sporophytes were always present in the 12°C treatment and when recruitment failure was observed, it always occurred at 18°C, regardless of nitrate level, indicating that temperature is the driving factor limiting recruitment, not nitrate. Rising ocean temperatures will undoubtedly cause recruitment failure for many kelp species; however, the ability of species to acclimatize or adapt to increased temperatures at the warmer edge of their species range may promote a resiliency of kelp systems to climate change at a global scale.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».