Net effects of multiple stressors in freshwater ecosystems: a meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The accelerating rate of global change has focused attention on the cumulative impacts of novel and extreme environmental changes (i.e. stressors), especially in marine ecosystems. As integrators of local catchment and regional processes, freshwater ecosystems are also ranked highly sensitive to the net effects of multiple stressors, yet there has not been a large-scale quantitative synthesis. We analysed data from 88 papers including 286 responses of freshwater ecosystems to paired stressors and discovered that overall, their cumulative mean effect size was less than the sum of their single effects (i.e. an antagonistic interaction). Net effects of dual stressors on diversity and functional performance response metrics were additive and antagonistic, respectively. Across individual studies, a simple vote-counting method revealed that the net effects of stressor pairs were frequently more antagonistic (41%) than synergistic (28%), additive (16%) or reversed (15%). Here, we define a reversal as occurring when the net impact of two stressors is in the opposite direction (negative or positive) from that of the sum of their single effects. While warming paired with nutrification resulted in additive net effects, the overall mean net effect of warming combined with a second stressor was antagonistic. Most importantly, the mean net effects across all stressor pairs and response metrics were consistently antagonistic or additive, contrasting the greater prevalence of reported synergies in marine systems. Here, a possible explanation for more antagonistic responses by freshwater biota to stressors is that the inherent greater environmental variability of smaller aquatic ecosystems fosters greater potential for acclimation and co-adaptation to multiple stressors.
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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 | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».