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Enregistrement W4288825872 · doi:10.1007/s11356-022-22102-z

Human induced fish declines in North America, how do agricultural pesticides compare to other drivers?

2022· review· en· W4288825872 sur OpenAlexaffabout
Richard A. Brain, Ryan S. Prosser

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science and Pollution Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSyngenta International
Mots-clésOverexploitationGeographyContext (archaeology)AgricultureEcologyPopulationHabitat destructionHabitatWetlandBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous anthropogenic factors, historical and contemporary, have contributed to declines in the abundance and diversity of freshwater fishes in North America. When Europeans first set foot on this continent some five hundred years ago, the environment was ineradicably changed. Settlers brought with them diseases, animals, and plants via the Columbian Exchange, from the old world to the new, facilitating a process of biological globalization. Invasive species were thus introduced into the Americas, displacing native inhabitants. Timber was felled for ship building and provisioning for agriculture, resulting in a mass land conversion for the purposes of crop cultivation. As European colonization expanded, landscapes were further modified to mitigate against floods and droughts via the building of dams and levees. Resources have been exploited, and native populations have been overfished to the point of collapse. The resultant population explosion has also resulted in wide-spread pollution of aquatic resources, particularly following the industrial and agricultural revolutions. Collectively, these activities have influenced the climate and the climate, in turn, has exacerbated the effects of these activities. Thus, the anthropogenic fingerprints are undeniable, but relatively speaking, which of these transformative factors has contributed most significantly to the decline of freshwater fishes in North America? This manuscript attempts to address this question by comparing and contrasting the preeminent drivers contributing to freshwater fish declines in this region in order to provide context and perspective. Ultimately, an evaluation of the available data makes clear that habitat loss, obstruction of streams and rivers, invasive species, overexploitation, and eutrophication are the most important drivers contributing to freshwater fish declines in North America. However, pesticides remain a dominant causal narrative in the popular media, despite technological advancements in pesticide development and regulation. Transitioning from organochlorines to organophosphates/carbamates, to pyrethroids and ultimately to the neonicotinoids, toxicity and bioaccumulation potential of pesticides have all steadily decreased over time. Concomitantly, regulatory frameworks designed to assess corresponding pesticide risks in Canada and the USA have become increasingly more stringent and intensive. Yet, comparatively, habitat loss continues unabated as agricultural land is ceded to the frontier of urban development, globalized commerce continues to introduce invasive species into North America, permanent barriers in the form of dams and levees remain intact, fish are still being extracted from native habitats (commercially and otherwise), and the climate continues to change. How then should we make sense of all these contributing factors? Here, we attempt to address this issue.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,267 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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