The impacts of hydropower on freshwater macroinvertebrate richness: A global meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Hydroelectric dams and their reservoirs have been suggested to affect freshwater biodiversity. Nevertheless, studies investigating the consequences of hydroelectric dams and reservoirs on macroinvertebrate richness have reached opposite conclusions. We performed a meta-analysis devised to elucidate the effects of hydropower, dams and reservoirs on macroinvertebrate richness while accounting for the potential role played by moderators such as biomes, impact types, study designs, sampling seasons and gears. We used a random/mixed-effects model, combined with robust variance estimation, to conduct the meta-analysis on 107 pairs of observations (i.e., impacted versus reference) extracted from 24 studies (more than one observation per study). Hydropower, dams and reservoirs did significantly impact (P = 0.04) macroinvertebrate richness in a clear, directional and statistically significant way, where macroinvertebrate richness in hydropower, dams and reservoirs impacted environments were significantly lower than in unimpacted environments. We also observed a large range of effect sizes, from very negative to very positive impacts of hydropower. We tried to account for the large variability in effect sizes using moderators, but none of the moderators included in the meta-analysis had statistically significant effects. This suggests that some other moderators (unavailable for the 24 studies) might be important (e.g., temperature, granulometry, wave disturbance and macrophytes) and that macroinvertebrate richness may be driven by local, smaller scale processes. As new studies become available, it would be interesting to keep enriching this meta-analysis, as well as collecting local habitat variables, to see if we could statistically strengthen and deepen the conclusions of this meta-analysis.
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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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».