Nutrient storage links past thermal exposure to current performance in phytoplankton
Notice bibliographique
Résumé
The growth of populations and organisms often depends on their previous history of environmental exposure: a phenomenon referred to as "phenotypic memory." The field of ecology presently lacks a mechanistic theory describing phenotypic memory and, as such, evaluating the ecological consequences of this phenomenon is a major challenge. Here, we show that internal nutrient storage connects past thermal experience to current growth in phytoplankton. We develop a mechanistic model showing that delays in the response of nutrient stores to changing temperatures produces phenotypic memory. By testing this model against experimental data of phytoplankton growth rates following temperature perturbations, we find general patterns in the population consequences of phenotypic memory: Prior exposure to warm temperatures depletes nutrient stores, and, in doing so, slows growth during subsequent temperature exposure and restricts the breadth of the thermal niche (i.e., the range of acute temperature exposures yielding a positive growth rate). Our model reveals how phenotypic memory produces temporal variation in critical thermal minima and maxima and predicts that the thermal niche is constricted by long-term exposure to warm temperatures (e.g., during summer months), but that high frequency temperature fluctuations can expand a population's thermal niche. This work provides a mechanistic framework for considering the ecological implications of phenotypic memory.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».