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Enregistrement W1504398139 · doi:10.1002/ieam.1396

Evaluating cumulative effects of anthropogenic inputs in Prince Edward Island estuaries using the mummichog (<i>Fundulus heteroclitus</i>)

2013· article· en· W1504398139 sur OpenAlexafffundabout
Megan A. Finley, Simon C. Courtenay, Kevin L. Teather, L. Mark Hewitt, DA Holdway, Natacha Hogan, Michael R. van den Heuvel

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanEnvironment and Climate Change CanadaFisheries and Oceans CanadaOntario Tech UniversityUniversity of New BrunswickUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésEnvironmental scienceFundulusAgricultural landEutrophicationEstuaryEcologyPopulationHabitatLand useSedimentHydrology (agriculture)FisheryBiologyNutrientFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estuarine eutrophication as a result of agricultural land use, including the use of chemical fertilizers, is increasing worldwide. Prince Edward Island (PEI), Canada has very high agricultural intensity by international standards with approximately 44% of the land area under production, and some watersheds in excess of 75% agricultural land-use. The type of agriculture is also intensive with primarily row crops that have high chemical fertilizer and pesticide usage. In light of these stressors, the hypothesis of this study was that mummichog (Fundulus heteroclitus) population parameters would change with point and nonpoint source pollution, and that multivariate statistics could be used to draw associations with specific stressors. Fish were sampled on a monthly basis from May through August at 7 estuaries spanning a range of land use, nutrient, and contaminant loadings. A suite of environmental variables were simplified into 3 principal components: PC1 representing agricultural land use, N loading, and plant habitat, PC2 being dominated by sediment sand and silt distribution, and PC3 largely reflecting P loading and sediment organic matter. There were significant differences in abundance of both adult and young-of-the-year mummichog, and these changes associated most strongly with PC1, the largely N-driven agricultural influences. In contrast, somatic variables such as liver and gonad size did not show strong association with the environmental quality principal component scores. The sand and silt PC2 appeared to have the opposite association with the biological data, with siltier environments correlating to older, larger, less dense populations of mummichog. Although pesticide residues were detected in estuarine sediment, there was no clear relationship between these and watershed agricultural intensity or biochemical indicators. There was, however, a strong relationship between agricultural environmental variables (PC1) and in vitro steroid production that is suggestive of a potential chemical effect. Eutrophication appeared to be a primary stressor affecting mummichog populations, as nutrient enrichment was associated with changes in habitat variables and these in turn were associated with high mummichog density. Thus, mummichog population demographics appear to have use as an indicator of adverse or worsening conditions in estuaries. We concluded that, based on the subset of environmental factors evaluated, the nonpoint-source inputs of sediments and nutrients exerted the greatest influence on mummichog populations in PEI estuaries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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