Contrasting nonphotochemical quenching patterns under high light and darkness aligns with light niche occupancy in Arctic diatoms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the seasons, Arctic diatom species occupy shifting habitats defined by contrasting light climates, constrained by snow and ice cover dynamics interacting with extreme photoperiod and solar angle variations. How Arctic diatom photoadaptation strategies differ across their heterogeneous light niches remains a poorly documented but crucial missing link to anticipate Arctic Ocean responses to shrinking sea‐ice and increasing light. To address this question, we selected five Arctic diatom species with diverse life traits, representative of distinct light niches across the seasonal light environment continuum: from snow‐covered dimly lit bottom ice to summer stratified waters. We studied their photoacclimation plasticity to two growth light levels and the subsequent responses of their nonphotochemical quenching (NPQ) and xanthophyll cycle to both dark incubations and light shifts. We deciphered NPQ and xanthophyll cycle tuning in darkness and their light‐dependent induction kinetics, which aligned with species' light niche occupancy. In ice‐related species, NPQ was sustained in darkness and its induction was more reactive to moderate light shifts. Open‐water species triggered strong NPQ induction in darkness and reached higher maximal NPQ under high light. Marginal ice zone species showed strong adaptation to light fluctuations with a dark response fine‐tuned depending upon light history. We argue these traits are anchored in diverging photoadaption strategies fostering Arctic diatom success in their respective light niches.
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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 ».