Global Lake Health in the Anthropocene: Societal Implications and Treatment Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The world's 1.4 million lakes (≥10 ha) provide many ecosystem services that are essential for human well‐being; however, only if their health status is good. Here, we reviewed common lake health issues and classified them using a simple human health‐based approach to outline that lakes are living systems that are in need of oxygen, clean water and a balanced energy and nutrient supply. The main reason for adopting some of the human health terminology for the lake health classification is to increase the awareness and understanding of global lake health issues. We show that lakes are exposed to various anthropogenic stressors which can result in many lake health issues, ranging from thermal, circulatory, respiratory, nutritional and metabolic issues to infections and poisoning. Of particular concern for human well‐being is the widespread lake drying, which is a severe circulatory issue with many cascading effects on lake health. We estimated that ∼115,000 lakes evaporate twice as much water as they gain from direct precipitation, making them vulnerable to potential drying if inflowing waters follow the drying trend, putting more than 153 million people at risk who live in close vicinity to those lakes. Where lake health issues remain untreated, essential ecosystem services will decline or even vanish, posing a threat to the well‐being of millions of people. We recommend coordinated multisectoral and multidisciplinary prevention and treatment strategies, which need to include a follow‐up of the progress and an assessment of the resilience of lakes to intensifying threats. Priority should be given to implementing sewage water treatment, mitigating climate change, counteracting introductions of non‐native species to lakes and decreasing uncontrolled anthropogenic releases of chemicals into the hydro‐, bio‐, and atmosphere.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».