Direct and indirect effects of chemical contaminants on the behaviour, ecology and evolution of wildlife
Notice bibliographique
Résumé
Chemical contaminants (e.g. metals, pesticides, pharmaceuticals) are changing ecosystems via effects on wildlife. Indeed, recent work explicitly performed under environmentally realistic conditions reveals that chemical contaminants can have both direct and indirect effects at multiple levels of organization by influencing animal behaviour. Altered behaviour reflects multiple physiological changes and links individual- to population-level processes, thereby representing a sensitive tool for holistically assessing impacts of environmentally relevant contaminant concentrations. Here, we show that even if direct effects of contaminants on behavioural responses are reasonably well documented, there are significant knowledge gaps in understanding both the plasticity (i.e. individual variation) and evolution of contaminant-induced behavioural changes. We explore implications of multi-level processes by developing a conceptual framework that integrates direct and indirect effects on behaviour under environmentally realistic contexts. Our framework illustrates how sublethal behavioural effects of contaminants can be both negative and positive, varying dynamically within the same individuals and populations. This is because linkages within communities will act indirectly to alter and even magnify contaminant-induced effects. Given the increasing pressure on wildlife and ecosystems from chemical pollution, we argue there is a need to incorporate existing knowledge in ecology and evolution to improve ecological hazard and risk assessments.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».