Paleo-ecotoxicology: What Can Lake Sediments Tell Us about Ecosystem Responses to Environmental Pollutants?
Notice bibliographique
Résumé
The development of effective risk reduction strategies for aquatic pollutants requires a comprehensive understanding of toxic impacts on ecosystems. Classical toxicological studies are effective for characterizing pollutant impacts on biota in a controlled, simplified environment. Nonetheless, it is well-acknowledged that predictions based on the results of these studies must be tested over the long-term in a natural ecosystem setting to account for increased complexity and multiple stressors. Paleolimnology (the study of lake sediment cores to reconstruct environmental change) can address many key knowledge gaps. When used as part of a weight-of-evidence framework with more traditional approaches in ecotoxicology, it can facilitate rapid advances in our understanding of the chronic effects of pollutants on ecosystems in an environmentally realistic, multistressor context. Paleolimnology played a central role in the Acid Rain debates, as it was instrumental in demonstrating industrial emissions caused acidification of lakes and associated ecosystem-wide impacts. "Resurrection Ecology" (hatching dormant resting eggs deposited in the past) records evolutionary responses of populations to chronic pollutant exposure. With recent technological advances (e.g., geochemistry, genomic approaches), combined with an emerging paleo-ecotoxicological framework that leverages strengths across multiple disciplines, paleolimnology will continue to provide valuable insights into the most pressing questions in ecotoxicology.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».