Impacts of land use on the structure of river macroinvertebrate communities across Tasmania, Australia: spatial scales and thresholds
Notice bibliographique
Résumé
The formulation of scientifically justified guidelines for management of anthropogenic impacts on river health requires better understanding of the quantitative linkages among river-system parameters. The present study examines relationships between land use and biological metrics of river health in Tasmania, in the context of a variety of environmental drivers. An extensive dataset (103 sites) of macroinvertebrate assemblages was collected between 1999 and 2006. We hypothesised that grazing by domestic livestock would have the greatest impact on community structure of the land-use types investigated because grazing is a dominant land-use type in Tasmania (and can cover a large proportion of catchment area), because land clearance for grazing is rarely followed by regeneration and because historically riparian vegetation has not been protected. Multivariate and correlation analysis showed that community structure responded strongly to land use and confirmed that the strongest relationships were observed for grazing land use and environmental variables associated with grazing, such as e.g. water abstraction and/or regulation and riparian vegetation. Analyses accounting for hydrological region and location confirmed the generality of this relationship. We conclude that catchment-wide management actions would be required to mitigate these impacts of grazing because land use and riparian vegetation condition were generally stronger determinants of community structure at catchment rather than local scales.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».