Novel high‐throughput oxygen saturation measurements for quantifying the physiological performance of macroalgal early life stages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding how macroalgal forests will respond to environmental change is critical for predicting future impacts on coastal ecosystems. Although measures of adult macroalgae physiological responses to environmental stress are advancing, measures of early life‐stage physiology are rare, in part due to the methodological difficulties associated with their small size. Here we tested a novel, high‐throughput method (rate of oxygen consumption and production; ) via a sensor dish reader microplate system to rapidly measure physiological rates of the early life stages of three habitat‐forming macroalgae, the kelp Ecklonia radiata and the fucoids Hormosira banksii and Phyllospora comosa. We measured the rate of O2 consumption (respiration) and O2 production (net primary production) to then calculate gross primary production (GPP) under temperatures representing their natural thermal range. The microplate system was suitable for rapidly measuring physiological rates over a temperature gradient to establish thermal performance curves for all species. The microplate system proved efficient for measures of early life stages of macroalgae ranging in size from approximately 50 μm up to 150 mm. This method has the potential for measuring responses of early life stages across a range of environmental factors, species, populations, and developmental stages, vastly increasing the speed, precision, and efficacy of macroalgal physiological measures under future ocean change scenarios.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».