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Enregistrement W4400514774 · doi:10.1002/wat2.1745

The effects of drought on biodiversity in <scp>UK</scp> river ecosystems: Drying rivers in a wet country

2024· article· en· W4400514774 sur OpenAlexfundno aff
Rachel Stubbington, Judy England, Romain Sarremejane, Glenn Watts, Paul J. Wood

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Water · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésBiodiversityEcosystemClimate changeHabitatFreshwater ecosystemEnvironmental scienceContext (archaeology)EcologyEcosystem servicesTemperate climateGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change is interacting with water resource pressures to alter the frequency, severity and spatial extent of drought, which can thus no longer be considered a purely natural hazard. Although particularly severe ecological impacts of drought have occurred in drylands, its effects on temperate ecosystems, including rivers, are also considerable. Extensive research spanning a diverse range of UK rivers offers an opportunity to place the effects of past drought in the context of intensifying climate change and to examine the likely effects of future drought in a typically cool, wet country. Here, drought manifests instream as deficits in surface water, modified flow velocities, and—increasingly—partial or complete drying of previously perennial and naturally non‐perennial reaches. As a result, drought causes declines in the taxonomic and functional biodiversity of freshwater communities including microorganisms, algae, plants, invertebrates and fish, altering ecological processes and associated benefits to people. Although freshwater communities have typically recovered quickly after previous UK droughts, an increase in drought extremity may compromise recovery following future events. The risk of droughts that push ecosystems beyond thresholds to persistent, species‐poor, functionally simplified states is increasing. Research and monitoring are needed to enable timely identification of rivers approaching such thresholds and thus to inform interventions that pull these ecosystems back from the brink. Management actions that support natural flow regimes and promote natural processes that diversify instream habitats, including drought refuges, are also crucial to support biodiversity within functional river ecosystems as they adapt to a changing world. This article is categorized under: Water and Life > Nature of Freshwater Ecosystems Water and Life > Stresses and Pressures on Ecosystems Water and Life > Conservation, Management, and Awareness

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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