Assessing ecosystem health impairments using a battery of ecological indicators: Bay of Quinte, Lake Ontario example
Notice bibliographique
Résumé
Large freshwater and marine ecosystems suffer from a variety of anthropogenic stressors which include eutrophication, chemical contamination, coastal degradation and overexploitation of fisheries to name only a few. Attempts at remediation are often confounded by the multitude of local, regional, national and international governments and agencies that exercise jurisdiction over smaller parts of these ecosystems. In the North American Great Lakes, there exists a (nearly) 40 year track record for international cooperation in managing anthropogenic stressors that emphasizes sound ecosystem based science. Among these efforts was the designation of 42 severely polluted coastal regions as Areas of Concern (AoCs) which were deemed to have at least 1 of 14 possible Beneficial Use Impairments. The Bay of Quinte, Lake Ontario, is one AoC with 10 listed impairments. We used a “battery of tests” strategy to assess the health of the bay with respect to the impairments of “eutrophication or undesirable algae” and “degradation of phytoplankton and zooplankton communities” in the bay. This strategy integrates structural, functional and chemical parameters into established ecosystem health models. The results of the battery of tests showed continued eutrophication of the bay and not coincidentally, continued degradation of the phytoplankton community. We also found that point sources of phosphorous do not account for all of the (pelagic) primary production observed in the bay and suggest that non-point sources of phosphorous contribute significantly to eutrophication. Our results further suggest that the battery of tests strategy is a sensitive science-based tool for assessing ecosystem health. These tests could also be applied to the evaluation of ecosystem health in other Great Lakes AoCs as well as large lakes and marine environments where cultural eutrophication is a problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».