Land use and river-lake connectivity: Biodiversity determinants of lake ecosystems
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Notice bibliographique
Résumé
Lake ecosystems confront escalating challenges to their stability and resilience, most intuitively leading to biodiversity loss, necessitating effective preservation strategies to safeguard aquatic environments. However, the complexity of ecological processes governing lake biodiversity under multi-stressor interactions remains an ongoing concern, primarily due to insufficient long-term bioindicator data, particularly concerning macroinvertebrate biodiversity. Here we utilize a unique, continuous, and in situ biomonitoring dataset spanning from 2011 to 2019 to investigate the spatio-temporal variation of macroinvertebrate communities. We assess the impact of four crucial environmental parameters on Lake Dongting and Lake Taihu, i.e., water quality, hydrology, climate change, and land use. These two systems are representative of lakes with Yangtze-connected and disconnected subtropical floodplains in China. We find an alarming trend of declining taxonomic and functional diversities among macroinvertebrate communities despite improvements in water quality. Primary contributing factors to this decline include persistent anthropogenic pressures, particularly alterations in human land use around the lakes, including intensified nutrient loads and reduced habitat heterogeneity. Notably, river-lake connectivity is pivotal in shaping differential responses to multiple stressors. Our results highlight a strong correlation between biodiversity alterations and land use within a 2–5 km radius and 0.05–2.5 km from the shorelines of Lakes Dongting and Taihu, respectively. These findings highlight the importance of implementing land buffer zones with specific spatial scales to enhance taxonomic and functional diversity, securing essential ecosystem services and enhancing the resilience of crucial lake 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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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