Empirical characterization factors assessing the effects of hydroelectricity on fish richness across three large biomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydroelectricity is often presented as a clean, reliable, and renewable energy source, but is also recognized for its potential impacts on aquatic ecosystem biodiversity. We used empirical data on change in fish species richness following impoundment to develop Characterisation Factors (CF) and Impact Scores (IS) for hydroelectricity production for use in Life Cycle Assessment (LCA). We used data collected on 89 sampling stations (63 upstream and 26 downstream of a dam) belonging to 27 reservoirs from three biomes (boreal, temperate and tropical). Overall, the impact of hydroelectricity production on fish species richness was significant in the tropics, of smaller amplitude in temperate and minimal in boreal biome, stressing for the need of regionalisation. The impact of hydroelectricity production was also quite consistent across scales ( i.e. , same directionality and statistical significance across sampling stations, reservoirs and biomes) but was sensitive to the duration of the study ( i.e. , the period over which data have been collected after impoundment), highlighting the need for a clear understanding of transient situations before reaching steady states. Our CFs and ISs contribute to fill a gap to assist decision makers using LCA to evaluate alternative technologies, such as hydropower, to decarbonize the worldwide economy. Highlights This paper is the first to develop global and empirically based characterization factors of the impact of hydroelectricity production on aquatic ecosystems biodiversity, to be used in LCA; The impact of hydroelectricity production on fish species richness was significant in the tropics, of smaller amplitude in temperate and minimal in boreal biome; The impact of hydroelectricity production on fish richness was consistent across scales - same directionality and statistical significance across sampling stations, reservoirs and biomes; The impact of hydroelectricity production on fish richness was sensitive to the duration of the study, highlighting the need for a clear understanding of transient situations before reaching steady states in LCA.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».