Stress factors resulting from the Arctic vernal sea-ice melt
Notice bibliographique
Résumé
During sea-ice melt in the Arctic, primary production by sympagic (sea-ice) algae can be exported efficiently to the seabed if sinking rates are rapid and activities of associated heterotrophic bacteria are limited. Salinity stress due to melting ice has been suggested to account for such low bacterial activity. We further tested this hypothesis by analyzing samples of sea ice and sinking particles collected from May 18 to June 29, 2016, in western Baffin Bay as part of the Green Edge project. We applied a method not previously used in polar regions—quantitative PCR coupled to the propidium monoazide DNA-binding method—to evaluate the viability of bacteria associated with sympagic and sinking algae. We also measured cis-trans isomerase activity, known to indicate rapid bacterial response to salinity stress in culture studies, as well as free fatty acids known to be produced by algae as bactericidal compounds. The viability of sympagic-associated bacteria was strong in May (only approximately 10% mortality of total bacteria) and weaker in June (average mortality of 43%; maximum of 75%), with instances of elevated mortality in sinking particle samples across the time series (up to 72%). Short-term stress reflected by cis-trans isomerase activity was observed only in samples of sinking particles collected early in the time series. Following snow melt, however, and saturating levels of photosynthetically active radiation in June, we observed enhanced ice-algal production of bactericidal compounds (free palmitoleic acid; up to 4.8 mg L–1). We thus suggest that protection of sinking sympagic material from bacterial degradation early in a melt season results from low bacterial activity due to salinity stress, while later in the season, algal production of bactericidal compounds induces bacterial mortality. A succession of bacterial stressors during Arctic ice melt helps to explain the efficient export of sea-ice algal material to the seabed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».