Rising water temperature in rivers: Ecological impacts and future resilience
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rising water temperatures in rivers due to climate change are already having observable impacts on river ecosystems. Warming water has both direct and indirect impacts on aquatic life, and further aggravates pervasive issues such as eutrophication, pollution, and the spread of disease. Animals can survive higher temperatures through physiological and/or genetic acclimation, behavioral and phenological change, and range shifts to more suitable locations. As such, those animals that are adapted to cool‐water regions typically found in high altitudes and latitudes where there are fewer dispersal opportunities are most at risk of future extinction. However, sub‐lethal impacts on animal physiology and phenology, body‐size, and trophic interactions could have significant population‐level effects elsewhere. Rivers are vulnerable to warming because historic management has typically left them exposed to solar radiation through the removal of riparian shade, and hydrologically disconnected longitudinally, laterally, and vertically. The resilience of riverine ecosystems is also limited by anthropogenic simplification of habitats, with implications for the dispersal and resource use of resident organisms. Due to the complex indirect impacts of warming on ecosystems, and the species‐specific physiological and behavioral response of organisms to warming, predicting how river ecosystems will change in the future is challenging. Restoring rivers to provide connectivity and heterogeneity of conditions would provide resilience to a range of expected co‐occurring pressures, including warming, and should be considered a priority as part of global strategies for climate adaptation and mitigation. This article is categorized under: Science of Water > Water and Environmental Change Water and Life > Nature of Freshwater Ecosystems Water and Life > Stresses and Pressures on Ecosystems
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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