The influence of artificial light at night on algal phenol concentrations can mediate herbivore–algal interactions
Notice bibliographique
Résumé
Artificial light at night (ALAN) is a growing anthropogenic stressor affecting all biological levels of complexity. Despite this, only a few studies have measured its influence on photosynthetic organisms, and even fewer its effects on macroalgae and their interaction with herbivores. Of particular interest is the potential influence of ALAN on secondary metabolites, such as phenolic compounds, that are used by macroalgae to deter herbivores. Hence, this study focused on the influence of ALAN on the production of phenolic compounds by a common red alga from the Southeast Pacific ( Mazzaella laminarioides ), and indirectly on its influence on the feeding behaviour of one of its main consumers, the black snail ( Tegula atra ). We first monitored the daily and tidal variation in phenolic compound concentrations in algal tissues. Then, we examined their changes when exposed to three light treatments: day/night conditions, continuous darkness and continuous light (ALAN). Then, algae exposed to these treatments were exposed to black snails to examine herbivore–algal interactions. The monitoring of phenolic compounds showed that the highest concentrations were reached during high tide, the period in which herbivores in the field also exhibit their highest feeding activity. When comparing the influence of light treatments, algae exposed to day/night conditions showed significantly higher phenol concentrations, whereas those exposed to ALAN showed the lowest concentration. Snail herbivory rates without a choice were significantly higher on algal fronds priorly exposed to ALAN, and lower on algae exposed to either day/night or dark conditions. These results were consistent with snail preferences, which when presented with a dual choice, always consumed more of the algae exposed to ALAN. Our results suggest that phenolic compounds are produced in lower amounts when algae are exposed to ALAN, therefore increasing algal palatability and potentially altering herbivores consumption.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».