The effects of roadways on lakes and ponds: a systematic review and assessment of knowledge gaps
Notice bibliographique
Résumé
As the global population increases, the expansion of road networks has led to the destruction and disturbance of terrestrial and aquatic habitats. Road-related stressors have significant effects on both lotic and lentic habitats. While there are several systematic reviews that evaluate the effects of roads on lotic environments, there are none that consider their effects on lentic habitats only. We conducted a literature review to achieve two objectives: (1) to summarize the effects of roads on the physical, chemical, and biological properties of lentic environments; and (2) to identify biases and gaps in our current knowledge of the effects of roads on lentic habitats, so that we could find promising areas for future research. Our review found 172 papers published between 1970 and 2020. The most frequently studied stressors associated with roads included road salt and heavy metal contamination (67 and 43 papers, respectively), habitat fragmentation (37 papers), and landscape change (14 papers). These stressors can lead to alterations in conductivity and chloride levels, changes in lake stratification patterns, increases in heavy metal concentrations in water and organisms, and significant mortality as amphibians disperse across roadways. We also identified a variety of other stressors that may be understudied based on their frequency of appearance in our search results, including polycyclic aromatic hydrocarbons, road dust, increased accessibility, hydrological changes, noise pollution, dust suppressants, sedimentation, invasive species introductions, and water withdrawal. Our review indicated that there are strong geographic biases in published studies, with 57.0% examining North American sites and 30.2% examining European sites. Furthermore, there were taxonomic biases in the published literature, with most studies focusing on amphibians (41.7%), fish (15.6%), and macroinvertebrates (14.6%), while few considered zooplankton (8.3%), diatoms (7.3%), amoebas (5.2%), water birds (3.1%), reptiles (2.1%), and macrophytes (1.0%). Based on our review, we have identified promising areas for future research for each of the major stressors related to roadways. However, we speculate that rectifying the geographic and taxonomic bias of our current knowledge could significantly advance our understanding of the impacts of roads on lentic environments, thereby better informing environmental management of these important habitats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».