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Enregistrement W3009451951 · doi:10.1093/plankt/fbaa005

Zooplankton growth and survival differentially respond to interactive warming and acidification effects

2020· article· en· W3009451951 sur OpenAlexaff
Jessica Garzke, Ulrich Sommer, Stefanie M. H. Ismar

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensTula FoundationUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcartia tonsaOcean acidificationCopepodMesocosmPhytoplanktonEffects of global warming on oceansZooplanktonTrophic levelEcologyEnvironmental scienceEcosystemPlanktonBiomass (ecology)Pelagic zoneFood webBiogeochemistryBiologyOceanographyGlobal warmingNutrientClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The copepod Acartia tonsa is a key component of a wide range of marine ecosystems, linking energy transfer from phytoplankton to higher trophic levels, and has a central role in productivity and biogeochemistry. The interaction of end-of-century global warming and ocean acidification scenarios with testing moderate temperature effects on a seminatural copepod community is needed to understand future community functioning. Here, we deployed a mesocosm experimental set-up with a full factorial design using two temperatures (13°C and 19°C) crossed with a pCO2 gradient ranging from ambient (550 μatm) to 3000 μatm. We used the natural bacteria, phyto- and microzooplankton species composition and biomass of the Kiel Bight and tested the response of A. tonsa development, carbon growth, mortality, size and condition. The tested traits were differently affected by the interaction of temperature and acidification. Ocean acidification increased development, carbon growth, size and mortality under the warming scenario of 19°C. At 13°C mortality rates decreased, while carbon growth, size and condition increased with acidification. We conclude from our experimental approach that a single species shows a variety of responses depending on the focal functional trait. Trait-specific mesozooplankton responses need to be further investigated and compared between geographical regions, seasons and taxonomic groups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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