Selection of Macroinvertebrate Indices and Metrics for Assessing Sediment Quality in the St. Lawrence River (QC, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to evaluate the anthropogenic pressure in the St. Lawrence River by assessing the relationships between composition and chemical contamination of sediments and macroinvertebrate community structure using a selection of indices and metrics. The aims of this study are to (i) determine the composition of macroinvertebrate community in sediments across a gradient of disturbance, (ii) select relevant macroinvertebrate indices and metrics for the assessment of sediment quality, (iii) investigate whether responses of selected indices and metrics differ across habitats and/or sediment quality classes, and finally, (iv) determine the thresholds for critical contaminants related to significant changes in the most relevant indices and metrics. Organic and inorganic contaminants as well as other sediment variables (sediment grain size, total organic carbon, nutrients, etc.) and macroinvertebrate assemblages were determined in 59 sites along the river. Fourteen macroinvertebrate indices and metrics, on the 264 initially selected, were shown to be the most effective to be used in bioassessment for the St. Lawrence River. However, the variation in macroinvertebrate indices and metrics remains strongly explained by habitat characteristics, such as sediment grain size or the level of nutrients. There is also an influence of metals and, to a lesser extent, organic contaminants such as petroleum hydrocarbons. The 14 selected indices and metrics are promising bioassessment tools that are easy to use and interpret in an environmental assessment of sediment quality in the St. Lawrence River.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».