• 物质创新作为演化脚手架：人类演化的生态位建构视角

  摘要：本文探讨物质创新作为人类演化的核心驱动力，将其置于生态位建构理论（Niche Construction Theory, NCT）框架内，该理论最初由Odling-Smee、Laland和Feldman提出，后经Laland、O'Brien等人扩展至考古学

  来源：Evolutionary Biology

  时间：2026-09-12

• 三种浮游动物物种核仁超微结构比较分析及生活史特征

  摘要 核仁是最显著的核糖核蛋白无膜核亚结构域，核糖体在此生成，其超微结构形态与组织反映细胞的代谢活性。在此水平上，可观察到与核糖体生物发生过程相对应的三个区域：纤维中心（FC）、致密纤维区（DFC）和颗粒区（GC）。三个区域均可见的核仁称为三部分核仁，而当

  来源：Hydrobiologia

  时间：2026-09-12

• 硫磺泉鱼类种群性状表达的共享与独特模式——以哥斯达黎加瓜纳卡斯特为例

  摘要 当生物体暴露于相似的环境压力时，往往表现出相似的特征。在富含有毒硫化氢（H2S）且严重缺氧的硫磺泉中，花鳉科（Poeciliidae）成员已多次演化出相似的生活史、生理和形态特征。本研究量化了来自哥斯达黎加瓜纳卡斯特一处硫磺泉的吉利花鳉（Poecilia

  来源：Environmental Biology of Fishes

  时间：2026-09-12

• 植物促生根际细菌促进巴拉圭冬青（Ilex paraguariensis）无性系微型插穗的不定根形成

  关键信息：植物促生根际细菌提高了马黛茶微型插穗的不定根形成，尤其在低生根基因型中；这些细菌显示出提高无性繁殖效率的潜力。 摘要：马黛茶（巴拉圭冬青，Ilex paraguariensis A. St.-Hil.）是南美洲具有重大经济、社会和生态意义的森林树种

  来源：Trees

  时间：2026-09-12

• 冰岛海域五种不同体型鲸类的能量需求与猎物消耗

  获取足以维持生存、运动与储能的能量对动物生存至关重要。鲸类在猎物可用性变化的海洋环境中面临该挑战：部分物种全年取食，其他物种仅在短暂季节性时段取食。研究人员估算了冰岛亚北极高生产力水域中五种鲸类的能量需求与猎物消耗：鼠海豚（Phocoena phocoena）

  来源：Polar Biology

  时间：2026-09-12

• 水稻在水分亏缺下的硒生物强化：植物生理与蒸煮后矿物质生物可及性

  硒（Se）是人类必需元素，且对缓解植物非生物胁迫有益。鉴于水稻是全球主粮作物，且其在蒸煮过程中可能损失营养成分，本研究评估了土壤施用硒对遭受水分亏缺的水稻植株的影响，及其对米粉和蒸煮籽粒中硒及其他矿物质生物可及性（bioaccessibility）的影响。试验

  来源：Journal of Soil Science and Plant Nutrition

  时间：2026-09-12

• 有机质氧化还原状态预测北方泥炭地生态系统中甲烷的产生

  北方泥炭地是碳储存的重要场所，但控制这些生态系统中甲烷（CH₄）产生的机制尚未被完全理解。氧化还原活性有机物（RAOM）的还原是一个研究不足的机制，在该机制中，微生物在厌氧呼吸中将固相（即泥炭）有机物用作末端电子受体。由于能量上的优势，R

  来源：Ecosystems

  时间：2026-09-12

• 北美东部鸟类鸣声大规模分层完全标注声学森林声景数据集

  摘要全球环境变化正在通过物候期变化、种群动态和动物行为改变生物多样性，这迫切需要快速且可扩展的方法来监测生物群落。被动声学监测（PAM）为评估生物多样性和检测动物群落变化提供了一种强大且可扩展的方法。深度学习方法的最新进展加速了PAM数据的自动化分析，但进展受到高质量、大规模

  来源：Scientific Data

  时间：2026-09-12

• 通过意义建构视角理解基于自然的解决方案中的参与行为：来自法国北部阿尔卑斯山的案例研究

  摘要尽管基于自然的解决方案（NbS）在应对气候和生物多样性危机方面的潜力获得日益增长的政策支持和高度期望，但其在实践中的参与度仍然有限。我们采用意义建构（sensemaking）视角，考察行动者如何决定是否参与 NbS——本文将 NbS 理解为一种战略变革形式。我们基于一个定

  来源：Nature-Based Solutions

  时间：2026-09-12

• 遥感与人工智能集成用于海底海草分布及概率性海草生物量碳潜力

  濑户内海（SIS）是日本最大的半封闭沿海海域，拥有海草床，构成重要且可量化的生物量碳库。因此，可靠地绘制这些海草床的分布图对于生态系统评估和沿海管理至关重要。本研究整合了源自Sentinel-2影像的多波段深度不变底部指数（BI）与机器学习和深度学习分类器，以

  来源：Science of The Total Environment

  时间：2026-09-12

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