How do we take the pulse of an aquatic ecosystem? Current and historical approaches to measuring ecosystem integrity
Notice bibliographique
Résumé
Global environmental monitoring has indicated that the structure and function of some aquatic ecosystems has been significantly altered by human activities. There are many potential causes for these changes; however, one major concern is the increasing release of anthropogenic contaminants into aquatic environments. Although toxicological responses of individual organisms are typically well characterized, few studies have focused on characterizing toxicity at the ecosystem level. In fact, because of their scale and complexity, changes in ecosystem integrity are rarely considered in assessments of risks to ecosystems. This work attempts to move the conversation forward by defining integrity of ecosystems, reviewing current and historical approaches to measuring ecosystem integrity status (e.g., structural and functional measurements), and highlighting methods that could significantly contribute to the field of ecosystem toxicology (e.g., keystone species, environmental energetics, ecotoxicological modeling, and adverse outcome pathways [AOPs]). Through a critical analysis of current and historical methodologies, the present study offers a comprehensive, conceptual framework for the assessment of risks of contaminant exposure for whole ecosystems and proposes steps to facilitate better diagnoses of the integrity of aquatic systems. Environ Toxicol Chem 2019;38:289-301. © 2018 SETAC.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,012 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».