An innovative bivariate approach to detect joint temporal trends in environmental conditions: Application to large French rivers and diadromous fish
Notice bibliographique
Résumé
Most key life-events of organisms are synchronized by complex interactions of several environmental cues to ensure optimal survival and growth of individuals and their offspring. However, global change is known to affect multiple components of ecosystems and cues at the same time. Therefore, detecting joint trends in covariate time series is a crucial challenge in global change ecology that has rarely been addressed so far. In this context, we designed an innovative combination of kernel density estimations and Mann-Kendall trend tests to detect joint temporal trends in a pair of environmental variables. This methodological framework was tested on >30 years (1976-2019) of water temperature and discharge data for 6 large French rivers (the Garonne, Dordogne, Rhône, Rhine, Loire and Vienne rivers). The implications of such trends in both temperature and discharge for diadromous species key life-cycle processes were then explored by checking if significant bivariate environmental changes occurred during seasons of upstream and downstream migration, and reproductive activities. Results were contrasted between rivers and seasons: many rivers displayed an increase in the number of days with high water temperature and low river discharge, but local discharge regulation measures could have mitigated the trend in discharge. Our findings showed that species migrating or spawning in spring were likely to be strongly impacted by the new environmental conditions in the Garonne, Loire and Rhône rivers, given the marked changes in water temperature and discharge associations detected by our new method. Conditions experienced by fall-running and spawning species have been strongly affected in all the rivers studied. This innovative methodology was implemented in a new R package, ChocR, for application to other environments and ecosystems.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».