Freshwater insect communities in urban environments around the globe: a review of the state of the field
Notice bibliographique
Résumé
Urbanization is a key stressor of freshwater habitats, possibly contributing to global insect declines. However, scientific understanding of urbanization's effects on aquatic insect communities has largely been based on studies of temperate streams. We reviewed global urban freshwater macroinvertebrate community studies, classifying habitat type, location, urbanization metrics, biodiversity metrics, and focal taxa, drawing from 114 studies in 32 different countries. Our goals were to: (1) investigate the extent of research on urbanization across a variety of freshwater habitats, (2) examine the representation in empirical literature across the globe by comparing cities in different geographic regions, and (3) highlight how study approaches including taxonomic resolution and the inclusion of trait data impact interpretation of these patterns. Most studies were conducted in North America and Europe, but there is growing representation from other continents. Additionally, lentic environments were underrepresented in the literature on community responses to urbanization compared to lotic studies. Therefore, we suggest that lentic habitats should be investigated more thoroughly. We suggest that future empirical studies should incorporate traits of the taxa investigated to better predict how communities respond to urban stressors. The lack of consistent results from the reviewed studies showed that there is no single, predictable effect of urbanization, indicating that future meta-analyses and review papers should consider the potential context-dependency of freshwater insect responses to anthropogenic pressures. Our goal in highlighting understudied environmental and regional contexts is to move toward holistically addressing the ongoing challenges of urban freshwater insect conservation and freshwater ecology research.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».