Towards harmonized standards for freshwater biodiversity monitoring and biological assessment using benthic macroinvertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring programs at sub-national and national scales lack coordination, harmonization, and systematic review and analysis at continental and global scales, and thus fail to adequately assess and evaluate drivers of biodiversity and ecosystem degradation and loss at large spatial scales. Here we review the state of the art, gaps and challenges in the freshwater assessment programs for both the biological condition (bioassessment) and biodiversity monitoring of freshwater ecosystems using the benthic macroinvertebrate community. To assess the existence of nationally- and regionally- (sub-nationally-) accepted freshwater benthic macroinvertebrate protocols that are put in practice/used in each country, we conducted a survey from November 2022 to May 2023. Responses from 110 respondents based in 67 countries were received. Although the responses varied in their consistency, the responses clearly demonstrated a lack of biodiversity monitoring being done at both national and sub-national levels for lakes, rivers and artificial waterbodies. Programs for bioassessment were more widespread, and in some cases even harmonized among several countries. We identified 20 gaps and challenges, which we classed into five major categories, these being (a) field sampling, (b) sample processing and identification, (c) metrics and indices, (d) assessment, and (e) other gaps and challenges. Above all, we identify the lack of harmonization as one of the most important gaps, hindering efficient collaboration and communication. We identify the IUCN SSC Global Freshwater Macroinvertebrate Sampling Protocols Task Force (GLOSAM) as a means to address the lack of globally-harmonized biodiversity monitoring and biological assessment protocols.
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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 | 0,255 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».