Coloured ornamental traits could be effective and non-invasive indicators of pollution exposure for wildlife
Notice bibliographique
Résumé
Growth in human populations causes habitat degradation for other species, which is usually gauged by physical changes to landscapes. Corresponding habitat degradation to air and water is also common, but its effects on individuals can be difficult to detect until they result in the decline or disappearance of populations. More proactive measures of pollution usually combine abiotic samples of soil, water or air with invasive sampling of expendable species, but this approach sometimes creates ethical dilemmas and has limited application for threatened species. Here, we describe the potential to measure the effects of pollution on many species of birds and fish by using ornamental traits that are expressed as coloured skin, feathers and scales. As products of sexual selection, these traits are sensitive to environmental conditions, thereby providing honest information about the condition of their bearers as ready-made biomarkers. We review the documented effects of several classes of pollutants, including pharmaceuticals, pesticides, industry-related compounds and metals, on two classes of colour pigments, namely melanins and carotenoids. We find that several pollutants impede the expression of both carotenoids and brown melanin, while enhancing traits coloured by black melanin. We also review some of the current limitations of using ornamental colour as an indicator of pollution exposure, suggest avenues for future research and speculate about how advances in robotics and remote imagery will soon make it possible to measure these traits remotely and in a non-invasive manner. Wider awareness of this potential by conservation managers could foster the development of suitable model species and comparative metrics and lay a foundation for pollution monitoring that is more generalizable and biologically relevant than existing standards.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».