Can datasets from long-term biomonitoring programs detect climate change effects on stream benthos?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed datasets from a long-term monitoring program of stream ecosystems in British Columbia, Canada, to determine whether or not it could detect climate change effects. In the Fraser River Basin (monitoring timespan 1994-2019), there was a marked (∼50%) increase in alpha diversity in reference streams, while BC North Coast (2004-2021) streams showed a modest trend of decreasing diversity and Columbia River Basin (2003-2018) and Vancouver Island (2001-2019) streams showed modestly increasing diversity. In all four regions, diversity across all sites in a specific period was primarily a function of sampling effort during this period rather than a temporal trend. Across all the regions, only three of 21 groups of faunally similar sites defined by Reference Condition Approach predictive modeling showed a suggestion of a directional change in community structure over time. Only 1 of 15 reference sites that were repeatedly sampled over several years showed a pattern that may indicate a response to changing climate. Three, not mutually exclusive, reasons why we did not see a clear effect of climate change on BC stream ecosystems were: 1) Little or no effect of climate change relative to other, potentially interacting biotic and abiotic factors, 2) The timespan of monitoring was too short to detect cumulative effects of climate change, and, most importantly, 3) The sampling design and protocol were unable to detect climate change effects. To better detect and characterize the effects of climate change on streams in monitoring programs, we recommend annual re-sampling of a few reference sites and detailed analysis of the natural and human environment of the sites along with better characterization of the benthic community (e.g. with eDNA) at all monitored sites.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 découle