Mining‐caused changes to habitat structure affect amphibian and reptile population ecology more than metal pollution
Notice bibliographique
Résumé
Emissions from smelting not only contaminate water and soil with metals, but also induce extensive forest dieback and changes in resource availability and microclimate. The relative effects of such co-occurring stressors are often unknown, but this information is imperative in developing targeted restoration strategies. We assessed the role and relative effects of structural alterations of terrestrial habitat and metal pollution caused by century-long smelting operations on amphibian and reptile communities by collecting environmental and time- and area-standardized multivariate abundance data along three spatially replicated impact gradients. Overall, species richness, diversity, and abundance declined progressively with increasing levels of metals (As, Cu, and Ni) and soil temperature (T(s)) and decreasing canopy cover, amount of coarse woody debris (CWD), and relative humidity (RH). The composite habitat variable (which included canopy cover, CWD, T(s), and RH) was more strongly associated with most response metrics than the composite metal variable (As, Cu, and Ni), and canopy cover alone explained 19-74% of the variance. Moreover, species that use terrestrial habitat for specific behaviors (e.g., hibernation, dispersal), especially forest-dependent species, were more severely affected than largely aquatic species. These results suggest that structural alterations of terrestrial habitat and concomitant changes in the resource availability and microclimate have stronger effects than metal pollution per se. Furthermore, much of the variation in response metrics was explained by the joint action of several environmental variables, implying synergistic effects (e.g., exacerbation of metal toxicity by elevated temperatures in sites with reduced canopy cover). We thus argue that the restoration of terrestrial habitat conditions is a key to successful recovery of herpetofauna communities in smelting-altered landscapes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».