Fish kills and insecticides: historical water quality patterns in 10 agricultural watersheds in Prince Edward Island, Canada (2002–2022)
Notice bibliographique
Résumé
Global pesticide use has resulted in widespread environmental degradation, persistent contamination of surface and ground waters, bioaccumulation of these contaminants in food webs, and unintended impacts on non-target species (e.g., fish kills). Mixtures of multiple pesticides are commonly found in the environment, yet these chemicals are rarely studied in combination. Insecticides are of particular concern as these chemicals are designed to target terrestrial insect pests but also impact aquatic macroinvertebrates. In the following study, we explore the regional context of surface water concentrations of four insecticides in 10 study watersheds over a 20-year period (2002 to 2022) in Prince Edward Island, a region of Canada with continuous agricultural activity since the 1720s. These agroecosystems have been subject to generations of restoration, conservation, and more recently, implementation of various beneficial or best management practices (BMPs). The changing climate significantly adds to the complexity of monitoring these systems as the regional rate of change is exceptionally high (e.g., a 0.70°C to 1.14°C increase in air temperature and 5–8% decrease in precipitation in the last 3 decades). The results of this study highlight that efforts in this area would benefit from a more collaborative, transdisciplinary approach that integrates local, regional, national, and global perspectives while respecting the needs of growers, consumers, and the immense natural capital in the aquatic ecosystems draining these landscapes - such as Atlantic salmon, that can draw both anglers and ecotourists alike. A pivot toward a One-Health Framework is a logical next step for the province as, at present, efforts to integrate observational and monitoring efforts are already conducted by multiple federal, provincial, Indigenous rightsholders, as well as non-government stakeholders. Finally, in recognition that financial resources for these efforts are finite, we would recommend the implementation of a standardized, seasonal water quality sampling scheme that includes flow-weighted sampling and automated samplers to better capture and predict rapidly changing conditions in the region in response to climate change.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».