MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4224096688 · doi:10.1111/cobi.13914

Prioritizing conservation in sub‐Saharan African lakes based on freshwater biodiversity and algal bloom metrics

2022· article· en· W4224096688 sur OpenAlexafffund
Cody Danaher, Tim Newbold, Jeffrey A. Cardille, Abbie S. A. Chapman

Notice bibliographique

RevueConservation Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Biodiversity
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilMitacsUK Research and Innovation
Mots-clésBiodiversityFreshwater ecosystemEutrophicationGeographyThreatened speciesContext (archaeology)Agricultural biodiversityAgricultureClimate changeAlgal bloomEnvironmental scienceEcosystemEcologyPhytoplanktonBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As agricultural land use and climate change continue to pose increasing threats to biodiversity in sub‐Saharan Africa, efforts are being made to identify areas where trade‐offs between future agricultural development and terrestrial biodiversity conservation are expected to be greatest. However, little research so far has focused on freshwater biodiversity conservation in the context of agricultural development in sub‐Saharan Africa. We aimed to identify lakes and lake areas where freshwater biodiversity is most likely to be affected by eutrophication and Harmful Algal Blooms (i.e., when algae multiply to the extent that they have toxic effects on people and freshwater fauna), some of the most important emerging threats to freshwater ecosystems worldwide, especially with the onset of climate change. Using novel remote‐sensing techniques, we identified lakes that demonstrated high biodiversity and algal bloom levels. We calculated the richness of freshwater species and the normalized difference chlorophyll index (NDCI) to prioritize lakes in Ghana, Ethiopia, Zambia, and bordering countries, of high priority for conservation. We identified 169 priority lakes and lake areas for conservation, based on high levels of biodiversity exposed to potentially harmful algal blooms. Zambia had the most lakes identified as conservation priorities (76% of its small lakes and five 100‐km 2 areas in large lakes). Many of the conservation priority lakes and lake areas identified in this study were in transboundary watersheds; thus, collaborative water resource management and conservation at the watershed scale is needed. The use of remote‐sensing tools to prioritize freshwater systems for conservation according to algal‐bloom risk is vital in remote, undersampled world regions, especially given the increasing threat posed to freshwater biodiversity by rapidly expanding agriculture and climate change.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,182 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueConservation BiologyMême sujetAquatic Ecosystems and BiodiversityTravaux en français237 207