Characteristics, Main Impacts, and Stewardship of Natural and Artificial Freshwater Environments: Consequences for Biodiversity Conservation
Notice bibliographique
Résumé
In this overview (introductory article to a special issue including 14 papers), we consider all main types of natural and artificial inland freshwater habitas (fwh). For each type, we identify the main biodiversity patterns and ecological features, human impacts on the system and environmental issues, and discuss ways to use this information to improve stewardship. Examples of selected key biodiversity/ecological features (habitat type): narrow endemics, sensitive (groundwater and GDEs); crenobionts, LIHRes (springs); unidirectional flow, nutrient spiraling (streams); naturally turbid, floodplains, large-bodied species (large rivers); depth-variation in benthic communities (lakes); endemism and diversity (ancient lakes); threatened, sensitive species (oxbow lakes, SWE); diverse, reduced littoral (reservoirs); cold-adapted species (Boreal and Arctic fwh); endemism, depauperate (Antarctic fwh); flood pulse, intermittent wetlands, biggest river basins (tropical fwh); variable hydrologic regime—periods of drying, flash floods (arid-climate fwh). Selected impacts: eutrophication and other pollution, hydrologic modifications, overexploitation, habitat destruction, invasive species, salinization. Climate change is a threat multiplier, and it is important to quantify resistance, resilience, and recovery to assess the strategic role of the different types of freshwater ecosystems and their value for biodiversity conservation. Effective conservation solutions are dependent on an understanding of connectivity between different freshwater ecosystems (including related terrestrial, coastal and marine systems).
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».