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Enregistrement W3128581220 · doi:10.1101/2021.02.05.429909

The impacts of hydropower on freshwater macroinvertebrate richness: A global meta-analysis

2021· preprint· en· W3128581220 sur OpenAlexafffund
Gabrielle Trottier, Katrine Turgeon, Daniel Boisclair, Cécile Bulle, Manuele Margni

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesPolytechnique Montréal
Mots-clésSpecies richnessHydroelectricityHydropowerMeta-analysisEnvironmental scienceEcologyBiodiversityMacrophyteHabitatGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydroelectric dams and their reservoirs have been suggested to affect freshwater biodiversity. However, studies investigating the consequences of hydroelectric dams and reservoirs on macroinvertebrate richness have reached opposite conclusions. We carried out a meta-analysis devised to elucidate the effects of hydropower dams and their reservoirs on macroinvertebrates richness while accounting for the potential role played by moderators such as biomes, impact types, study designs, sampling seasons and gears. We used a random and mixed effect model, combined with robust variance estimation, to conduct the meta-analysis on 72 pairs of observations ( i . e ., impacted versus reference) extracted from 17 studies (more than one observation per study). We observed a large range of effect sizes, from very negative to very positive impacts of hydropower. However, according to this meta-analysis, hydropower dams and their reservoirs did not have an overall clear, directional and statistically significant effect on macroinvertebrate richness. We tried to account for the large variability in effect sizes using moderators, but none of the moderators included in the meta-analysis had statistically significant effect. This suggests that some other moderators, which were unavailable for the 17 studies included in this meta-analysis, might be important ( e . g ., temperature, granulometry, wave disturbance and macrophytes) and that macroinvertebrate richness may be driven by local, smaller scale processes. As new studies become available, it would be interesting to keep enriching this meta-analysis, as well as collecting local habitat variables, to see if we could finally draw statistically significant conclusions about the impacts of hydropower on macroinvertebrate richness.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,038
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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