Interacting effects of local and global stressors on mussel beds and ecosystem functioning
Notice bibliographique
Résumé
Biogenic habitats, such as mussel beds, provide various functions in their associated ecosystems. However, these habitat-forming species are exposed to cumulative impacts as the number and diversity of anthropogenic stressors increase, particularly in estuarine ecosystems. Experiments designed to test the effect of single and multiple interacting stressors on mussel beds and associated biotic components are rare (i.e. in situ experiments are uncommon, as they usually occur in laboratory settings). We conducted a field experiment in the St. Lawrence estuary (Québec, Canada) to address this gap. We transplanted blue mussels (Mytilus spp.) to mimic mussel beds and exposed them to increased nutrient concentrations and thermal stress at three intervals (6.5, 10.5 and 15 weeks) during May through September. For each transplant, we evaluated epizoic microalgal biomass (as pigment biomass), microbial activity and oxygen uptake, and mortality levels and energy content in the tissues of Mytilus spp. following three exposure times. No effects were found for chlorophyll a biomass, microbial activity and oxygen uptake, and mortality in mussels. In contrast, we found thermal stress and nutrient input interacted to create antagonistic and synergistic effects on energy content in Mytilus spp. at different exposure times and exerted additive effects over time on phaeopigments and the ratio of chlorophyll a/phaeopigments. Our work highlights the importance of combining multiple biological components (i.e. multiple biological responses measured at different scales of biological complexity) and different experimental approaches to capture the complexity behind stressor interactions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».