Long-term assessments of ecological effects of anthropogenic stressors on aquatic ecosystems from paleoecological analyses: challenges to perspectives of lake management
Notice bibliographique
Résumé
Paleolimnological techniques are important for determining background ecological conditions and ecosystem responses to stressors when long-term data sets are absent. Research at the Dorset Environmental Sciences Centre (Ontario, Canada) has included paleolimnological studies to determine the effects of anthropogenic stressors on shield lakes, including eutrophication, acidic deposition, and climate change. Diatom-based total phosphorus (TP) inferences suggest that [TP] has declined in some lakes, despite increased inputs from anthropogenic sources. When coupled with siliceous algae-based pH inferences that suggest landscape-scale long-term acidification, these results indicate that the ecological effects of anthropogenic P inputs are being masked by the cumulative effects of multiple stressors. Detailed stratigraphic analyses of lakes that have experienced severe anthropogenic disturbances indicate that despite measured and inferred recovery in epilimnetic [TP] to predisturbance concentrations, pelagic communities have not recovered to predisturbance community composition; profundal communities and the variables associated with water quality (e.g., hypolimnetic oxygen) have also not recorded recovery. This suggests that (i) typical modeling approaches to quantify the effects of anthropogenic inputs on lake water [TP] should be used with caution and (ii) lake management approaches that follow the paradigm of “water quality recovery = biological recovery” may not be applicable to ecosystems being affected by multiple anthropogenic stressors.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».