Consequences of “natural” disasters on aquatic life and habitats
Notice bibliographique
Résumé
“Natural” disasters (also known as geophysical disasters) involve physical processes that have a direct or indirect impact on humans. These events occur rapidly and may have severe consequences for resident flora and fauna as their habitat undergoes dramatic and sudden change. Although most studies have focused on the impact of natural disasters on humans and terrestrial systems, geophysical disasters can also impact aquatic ecosystems. Here, we provide a synthesis on the effects of the most common and destructive geophysical disasters on aquatic systems (life and habitat). Our approach spanned realms (i.e., freshwater, estuarine, and marine) and taxa (i.e., plants, vertebrates, invertebrates, and microbes) and included floods, droughts, wildfires, hurricanes/cyclones/typhoons, tornadoes, dust storms, ice storms, avalanches (snow), landslides, volcanic eruptions, earthquakes (including limnic eruptions), tsunamis, and cosmic events. Many geophysical disasters have dramatic effects on aquatic systems. The evidence base is somewhat limited for some natural disasters because transient events (e.g., tornadoes and floods) are difficult to study. Most natural disaster studies focus on geology/geomorphology and hazard assessment for humans and infrastructure. However, the destruction of aquatic systems can impact humans indirectly through loss of food security, cultural services, or livelihoods. Many geophysical disasters interact in complex ways (e.g., wildfires often lead to landslides and flooding) and can be magnified or otherwise mediated by human activities. Our synthesis reveals that geophysical events influence aquatic ecosystems, often in negative ways, yet systems can be resilient provided that effects are not compounded by anthropogenic stressors. It is difficult to predict or prevent geophysical disasters but understanding how aquatic ecosystems are influenced by geophysical events is important given the inherent connection between peoples and aquatic ecosystems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 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 ».