Biological Responses to Climate Change and Nanoplastics Are Altered in Concert: Full-Factor Screening Reveals Effects of Multiple Stressors on Primary Producers
Notice bibliographique
Résumé
While the combined presence of global climate change and nanosized plastic particle (i.e., nanoplastic) pollution is clear, the potential for interactions between climate-change-shifting environmental parameters and nanoplastics is largely unknown. Here, we aim to understand how nanoplastics will affect species in concert with climate change in freshwater ecosystems. We utilized a high-throughput full-factorial experimental system and the model photosynthetic microorganism Scenedesmus obliquus to capture the complexity of interacting environmental stressors, including CO 2, temperature, light, and nanoplastics. Under a massive number of conditions (2000+), we consistently found concentration-dependent inhibition of algal growth in the presence of polystyrene nanoparticles, highlighting a threat to primary productivity in aquatic ecosystems. Our high-treatment experiment also identified crucial interactions between nanoplastics and climate change. We found that relatively low temperature and ambient CO 2 exacerbated damage induced by nanoplastics, while elevated CO 2 and warmer temperatures reflecting climate change scenarios somewhat attenuated nanoplastic toxicity. Further, we revealed that nanoplastics may modulate light responses, implying that risks of nanoplastic pollution may also depend on local irradiation conditions. Our study highlights the coupled impacts of nanoplastics and climate change, as well as the value of full-factorial screening in predicting biological responses to multifaceted global change.
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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 | 0,000 | 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 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 ».