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Enregistrement W4400552112 · doi:10.1038/s41467-024-49729-5

Air pollution disproportionately impairs beneficial invertebrates: a meta-analysis

2024· review· en· W4400552112 sur OpenAlexaff
James M. W. Ryalls, Jacob Bishop, Adedayo O. Mofikoya, Lisa M. Bromfield, Shinichi Nakagawa, Robbie D. Girling

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilLeverhulme TrustSuomen KulttuurirahastoUniversity of ReadingResearch Councils UKSight Research UK
Mots-clésInvertebrateEnvironmental sciencePollutionParticulatesPollutantAir pollutionEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air pollution has the potential to disrupt ecologically- and economically-beneficial services provided by invertebrates, including pollination and natural pest regulation. To effectively predict and mitigate this disruption requires an understanding of how the impacts of air pollution vary between invertebrate groups. Here we conduct a global meta-analysis of 120 publications comparing the performance of different invertebrate functional groups in unpolluted and polluted atmospheres. We focus on the pollutants ozone, nitrogen oxides, sulfur dioxide and particulate matter. We show that beneficial invertebrate performance is reduced by air pollution, whereas the performance of plant pest invertebrates is not significantly affected. Ozone pollution has the most detrimental impacts, and these occur at concentrations below national and international air quality standards. Changes in invertebrate performance are not dependent on air pollutant concentrations, indicating that even low levels of pollution are damaging. Predicted increases in tropospheric ozone could result in unintended consequences to global invertebrate populations and their valuable ecological services.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,018
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations29
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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