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Enregistrement W3184155950 · doi:10.1002/eap.2423

Widespread agrochemicals differentially affect zooplankton biomass and community structure

2021· article· en· W3184155950 sur OpenAlexafffund
Marie‐Pier Hébert, Vincent Fugère, Beatrix E. Beisner, Rowan D. H. Barrett, Graham Bell, B. Jesse Shapiro, Viviane Yargeau, Andrew Gonzalez, Gregor F. Fussmann

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensMcGill Genome CentreUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresMcGill UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationNational Geographic Society
Mots-clésZooplanktonBiomass (ecology)EcologyEcosystemPesticideAgrochemicalGlyphosateEnvironmental scienceEcotoxicologyCommunity structureEutrophicationChlorpyrifosImidaclopridAquatic ecosystemBiologyNutrientAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic environmental change is causing habitat deterioration at unprecedented rates in freshwater ecosystems. Despite increasing more rapidly than many other agents of global change, synthetic chemical pollution-including agrochemicals such as pesticides-has received relatively little attention in freshwater community and ecosystem ecology. Determining the combined effects of multiple agrochemicals on complex biological systems remains a major challenge, requiring a cross-field integration of ecology and ecotoxicology. Using a large-scale array of experimental ponds, we investigated the response of zooplankton community properties (biomass, composition, and diversity metrics) to the individual and joint presence of three globally widespread agrochemicals: the herbicide glyphosate, the neonicotinoid insecticide imidacloprid, and nutrient fertilizers. We tracked temporal variation in zooplankton biomass and community structure along single and combined pesticide gradients (each spanning eight levels), under low (mesotrophic) and high (eutrophic) nutrient-enriched conditions, and quantified (1) response threshold concentrations, (2) agrochemical interactions, and (3) community resistance and recovery. We found that the biomass of major zooplankton groups differed in their sensitivity to pesticides: ≥0.3 mg/L glyphosate elicited long-lasting declines in rotifer communities, both pesticides impaired copepods (≥3 µg/L imidacloprid and ≥5.5 mg/L glyphosate), whereas some cladocerans were highly tolerant to pesticide contamination. Strong interactive effects of pesticides were only recorded in ponds treated with the combination of the highest doses. Overall, glyphosate was the most influential driver of aggregate community properties of zooplankton, with biomass and community structure responding rapidly but recovering unequally over time. Total community biomass showed little resistance when first exposed to glyphosate, but rapidly recovered and even increased with glyphosate concentration over time; in contrast, taxon richness decreased in more contaminated ponds but failed to recover. Our results indicate that the biomass of tolerant taxa compensated for the loss of sensitive species after the first exposure, conferring greater community resistance upon a subsequent contamination event; a case of pollution-induced community tolerance in freshwater animals. These findings suggest that zooplankton biomass may be more resilient to agrochemical pollution than community structure; yet all community properties measured in this study were affected at glyphosate concentrations below common water quality guidelines in North America.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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