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Enregistrement W4240558027 · doi:10.31230/osf.io/ag3r6

A modelling approach to assess the impact of land mining on marine biodiversity: Assessment in coastal catchments experiencing catastrophic events (SW Brazil)

2019· preprint· en· W4240558027 sur OpenAlexaff
Rafael A. Magris, Martinho Marta‐Almeida, Jose Alberto Monteiro, Natalie C. Ban

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Environmental scienceEcosystemBiodiversityMarine ecosystemSedimentImpact assessmentMarine protected areaEnvironmental resource managementHydrology (agriculture)Water resource managementEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analysis that link hydrological processes with oceanographic dispersion offer a promising approach for assessing impacts of land-based activities on marine ecosystems. However, such an analysis has not yet been customised to quantify specific pressures from mining activities on marine biodiversity including those from spillages resulting from tailing dam failure. Here, using a Brazilian catchment in which a tailing dam collapsed (Doce river) as a case study, we provide a modelling approach to assess the impacts on key ecosystems and marine protected areas subjected to two exposure regimes: (i) a pulse disturbance event for the period 2015-2016, following the immediate release of sediments after dam burst, which witnessed an average increase of 88% in sediment exports; and (ii) a press disturbance phase for the period 2017-2029, when impacts are sustained over time by sediments along the river’s course. We integrated four components into impact assessments: hydrological modelling, coastal-circulation modelling, ecosystem mapping, and biological sensitivities. The results showed that pulse disturbance causes sharp increases in the amount of sediments entering the coastal area, exposing key sensitive ecosystems to pollution (e.g. rhodolith beds), highlighting an urgent need for developing restoration strategies for these areas. The intensity of impacts will diminish over time but the total area of sensitive ecosystems at risk are predicted to be enlarged. We determined monitoring and restoration priorities by evaluating and comparing the extent to which sensitive ecosystems within marine protected areas were exposed to disturbances. The information obtained in this study will allow the optimization of recovery efforts in the marine area affected, and valuation of ecosystem services lost.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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