Conservation Biology in Poorly Studied Freshwater Ecosystems: From Accelerated Identification of Water Quality Bioindicators to Conservation Planning
Notice bibliographique
Résumé
The Tigris and Euphrates Rivers and their tributaries form the arteries of life in the central part of the Middle East, where climate change and anthropogenic disturbance have been evident in recent decades.While the Tigris River has a long history of human use, the conservation status for the majority of its basin is poorly known.In addition, planning for conservation, given limited time, funds, and prior information, has remained a challenge.In my dissertation research, I sampled 53 randomly selected sites in the Kurdistan Region (the KR) of northern Iraq, a poorly studied region of the Upper Tigris and Euphrates freshwater ecoregion, for water quality bioindicators, mayflies (Insecta, Ephemeroptera), stoneflies (Plecoptera), and caddisflies (Trichoptera) (a.k.a.EPT).I identified the mayflies to the finest possible taxonomic level and created the first Iraqi checklist and larval key to nine families, nine subfamilies, 19 genera, and 13 subgenera, and supported it with 117 state-of-the-art scientific illustrations using fresh specimens collected during my study (Chapter 1).I performed an initial species morphological identification for mayflies and stoneflies, then identified them genetically after sequencing the full-length of the mitochondrial cytochrome oxidase subunit 1 (COI) gene (658 base pairs).I introduced Genetic Similarity Blocks (GSBs), a genetic-based analysis which was used along with morphology and other genetic-based analyses to overcome the taxonomic impediment and accelerate species identification.I delineated Operational Taxonomic Units (OTUs) using genetic-based analyses, then matched OTUs to delineate Species-Like Units (SpLUs).I compared and contrasted SpLUs morphologically and found five stonefly and more than 55 mayfly taxa, the majority of them being new records for Iraq, and many of them potentially new to science (Chapter 2).I identified 76 planning units within aquatic ecosystems in the KR and prioritized a subset of them for EPT conservation using my mayfly and stonefly data as well as caddisfly data from other studies.I identified samples of healthy aquatic habitats from this subset and used them along with various predictor variables to predict the distribution of healthy aquatic habitats across the entire KR.I identified one natural lake and 23 stream segments as habitats of conservation priority in the KR (Chapter 3).In my dissertation, I showed that in developing countries where knowledge about aquatic ecosystems and most extant species is unavailable, conservation priorities can still be identified after rapid assessment for water quality bioindicators.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| 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 ».