Higher temperature, increased <scp>CO<sub>2</sub></scp>, and changing nutrient ratios alter the carbon metabolism and induce oxidative stress in a cosmopolitan diatom
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phytoplankton are responsible for about 90% of the oceanic primary production, largely supporting marine food webs, and actively contributing to the biogeochemical cycling of carbon. Yet, increasing temperature and p CO 2 , along with higher dissolved nitrogen: phosphorus ratios in coastal waters are likely to impact phytoplankton physiology, especially in terms of photosynthetic rate, respiration, and dissolved organic carbon (DOC) production. Here, we conducted a full‐factorial experiment to identify the individual and combined effects of temperature, p CO 2 , and N : P ratio on the antioxidant capacity and carbon metabolism of the diatom Phaeodactylum tricornutum . Our results demonstrate that, among these three drivers, temperature is the most influential factor on the physiology of this species, with warming causing oxidative stress and lower activity of antioxidant enzymes. Furthermore, the photosynthetic rate was higher under warmer conditions and higher p CO 2 , and, together with a lower dark respiration rate and higher DOC exudation, generated cells with lower carbon content. An enhanced oceanic CO 2 uptake and an overall stimulated microbial loop benefiting from higher DOC exudation are potential longer‐term consequences of rising temperatures, elevated p CO 2 as well as shifted dissolved N : P ratios.
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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 | 0,001 |
| 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 ».