Urbanization and agriculture influence stream dissolved organic matter quality variability more than decomposition rates and macroinvertebrate diversity across seasonal time scales
Notice bibliographique
Résumé
In the era of the Anthropocene, humans have impacted over half of the Earth’s surface. Urbanized and agricultural land use pressures have easily become some of the dominating forces shaping ecosystems today, revealing similar impacts on freshwater ecosystems. Streams and rivers are among the most heavily impacted due to the influence of catchment land use on stream water quality and ecological condition. Structural and functional indicators collected by biomonitoring programs are underused as tools for targeting stream restoration efforts. In the present study we applied a novel combination of indicators—dissolved organic matter (DOM) composition, cotton strip decomposition, and benthic invertebrate sampling—to determine if streams highly impacted by urbanized and agricultural land use across Windsor-Essex (southwestern Ontario, Canada) were consistent by season, anthropogenic land use or some combination of both. Overall, our results suggest that agricultural and urban streams are indeed degraded at a similar level, with high decomposition rates and low levels of macroinvertebrate diversity. Moreover, DOM quality proved to be the most effective indicator, integrating insights from both decomposition and macroinvertebrate indices while remaining stable seasonally. Microbial humic-like DOM correlated positively with decomposition rates, and negatively with invertebrate species richness. Our findings show that function changes in stream ecological condition can be effectively tracked by structural indicators like DOM composition. We suggest that these measures should be incoporated into monitoring programs to develop functional indicators for targeting stream restoration.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».