Effects of multiple stressors on river biofilms depend on the time scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global change exposes ecosystems to a myriad of stressors differing in their spatial (i.e. surface of stressed area) and temporal (i.e. exposure time) components. Among freshwater ecosystems, rivers and streams are subject to physical, chemical and biological stressors, which interact with each other and might produce diverging effects depending on exposure time. We conducted a manipulative experiment using 24 artificial streams to examine the individual and combined effects of warming (1.6 °C increase in water temperature), hydrological stress (simulated low-flow situation) and chemical stress caused by pesticide exposure (15.1–156.7 ng L −1 ) on river biofilms. We examined whether co-occurring stressors could lead to non-additive effects, and if these differed at two different exposure times. Specifically, structural and functional biofilm responses were assessed after 48 hours (short-term effects) and after 30 days (long-term effects) of exposure. Hydrological stress caused strong negative impacts on river biofilms, whereas effects of warming and pesticide exposure were less intense, although increasing on the long term. Most stressor combinations (71%) resulted in non-significant interactions, suggesting overall additive effects, but some non-additive interactions also occurred. Among non-additive interactions, 59% were classified as antagonisms after short-term exposure to the different stressor combinations, rising to 86% at long term. Our results indicate that a 30-day exposure period to multiple stressors increases the frequency of antagonistic interactions compared to a 48-hour exposure to the same conditions. Overall, the impacts of multiple-stressor occurrences appear to be hardly predictable from individual effects, highlighting the need to consider temporal components such as duration when predicting the effects of multiple stressors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 0,009 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».