A response-surface approach into the interactive effects of multiple stressors reveals new insights into complex responses
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the difficult to predict interactive effects of anthropogenic stressors is recognized as one of the major challenges facing environmental scientists and ecosystem managers. Despite burgeoning research, predicting stressor interactions is still difficult, in part because the same two stressors can interact, or not, depending on their intensities. While laboratory experiments have provided useful insights about how organisms respond to serial doses of single stressors, we lack ‘response-surface’ field experiments in which naturally occurring assemblages are exposed to multiple types and concentrations of stressors. Here we used a field-based dosing system combined with a ‘response-surface’ design to test the individual and combined effects of two stressors (copper and chlorpyrifos) at five concentrations of each, for a total of 25 replicated treatments (n=4). After six weeks of dosing, chemical uptake and impacts at several levels of biological organization in mussel assemblages were measured. Stressor combinations produced interactive effects that would not have been revealed without using this replicated ‘response-surface approach’. Results show that non-additive effects of multiple stressors may be more complex and more common than previously thought. Additionally, our findings suggest that interactive effects of multiple stressors vary across levels of organization which has implications for monitoring and managing the chemical, biological and ecological impacts of priority pollutants in the real world.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».