Complementary responses of stream fish and benthic macroinvertebrate assemblages to environmental drivers in a shale-gas development area
Notice bibliographique
Résumé
Shale-gas production could impact freshwater quality through contamination of the physical and chemical habitat (e.g., fracturing fluids, untreated or treated effluent) or development-related impacts. Despite environmental concerns, information is lacking to support biomonitoring as a diagnostic tool to assess impacts of shale-gas production. We characterized water quality and biota in areas of high shale gas potential (Early Carboniferous bedrock in New Brunswick, Canada) and surrounding geologic areas, and we assessed patterns in benthic macroinvertebrate (BMI) and fish assemblages. Early Carboniferous stations differed primarily based on water chemistry, and BMI were associated with a gradient in conductivity and temperature across geologic classes. Concordance analysis indicated similar classification of stations by both organism groups, though fish were more related to turbidity and nutrients. Concordance among fish and BMI was strongest at high conductivity, Early Carboniferous stations. These results suggest that geology plays a strong role in driving abiotic habitats and biotic communities of streams, even at small spatial scales. Furthermore, they suggest BMI and fish can provide complementary information for biomonitoring in shale-gas development areas, with BMI responding to increased ion concentrations from surface water contamination, and fish responding to changes in nutrients and turbidity resulting from development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».