Traits-based approaches in bioassessment and ecological risk assessment: Strengths, weaknesses, opportunities and threats
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We discuss the application of traits-based bioassessment approaches in retrospective bioassessment as well as in prospective ecological risk assessments in regulatory frameworks. Both approaches address the interaction between species and stressors and their consequences at different levels of biological organization, but the fact that a specific species may be less abundant in a potentially impacted site compared with a reference site is, regrettably, insufficient to provide diagnostic information. Species traits may, however, overcome the problems associated with taxonomy-based bioassessment. Trait-based approaches could provide signals regarding what environmental factors may be responsible for the impairment and, thereby, provide causal insight into the interaction between species and stressors. For development of traits-based (TBA), traits should correspond to specific types of stressors or suites of stressors. In this paper, a strengths, weaknesses, opportunities, and threats (SWOT) analysis of TBA in both applications was used to identify challenges and potentials. This paper is part of a series describing the output of the TERA (Traits-based ecological risk assessment: Realising the potential of ecoinformatics approaches in ecotoxicology) Workshop held between 7 and 11 September, 2009, in Burlington, Ontario, Canada. The recognized strengths were that traits are transferrable across geographies, add mechanistic and diagnostic knowledge, require no new sampling methodology, have an old tradition, and can supplement taxonomic analysis. Weaknesses include autocorrelation, redundancy, and inability to protect biodiversity directly. Automated image analysis, combined with genetic and biotechnology tools and improved data analysis to solve autocorrelation problems were identified as opportunities, whereas low availability of trait data, their transferability, their quantitative interpretation, the risk of developing nonrelevant traits, low quality of historic databases, and their standardization were listed as threats.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,008 | 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 découle