Poor correlation between large-scale environmental flow violations and freshwater biodiversity: implications for water resource management and water planetary boundary
Notice bibliographique
Résumé
The freshwater ecosystems around the world are degrading, such that maintaining environmental flow (EF) in river networks is critical to their preservation. The relationship between streamflow alterations and, respectively, EF violations, and freshwater biodiversity is well established at the scale of stream reaches or small basins (~<100 km²). However, it is unclear if this relationship is robust at larger scales even though there are large-scale initiatives to legalize the EF requirement. Moreover, EFs have been used in assessing a planetary boundary for freshwater. Therefore, this study intends to carry out an exploratory evaluation of the relationship between EF violation and freshwater biodiversity at globally aggregated scales and for freshwater ecoregions. Four EF violation indices (severity, frequency, the probability to shift to violated state, and probability to stay violated) and seven independent freshwater biodiversity indicators (calculated from observed biota data) were used for correlation analysis. No statistically significant negative relationship between EF violation and freshwater biodiversity was found at global or ecoregion scales. While our results thus suggest that streamflow and EF may not be an only determinant of freshwater biodiversity at large scales, they do not preclude the existence of relationships at smaller scales or with more holistic EF methods (e.g., including water temperature, water quality, intermittency, connectivity etc.) or with other biodiversity data or metrics.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».