Macroinvertebrates functional feeding groups (FFGs) of forested streams draining urban catchments in the Niger Delta: identifying and classifying vulnerable and tolerant FFGs
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to assess the vulnerability and tolerance levels of macroinvertebrate functional feeding groups (FFGs) in forested streams draining urban areas in the Niger Delta. It contributes to our understanding of how human activities affect freshwater ecosystems. Between 2008 and 2012, we conducted monthly measurements of physicochemical variables and collected macroinvertebrates. We categorised sampling sites into three groups based on disturbance levels: least impacted sites (LIS), moderately impacted sites (MIS), and heavily impacted sites (HIS). Multivariate (RLQ) analysis was used to visualise associations among physicochemical variables across the sampled sites, revealing distinct relationships between certain FFGs and different sites. The RLQ model we constructed showed that grazers and collector-filterers were predominantly observed in LIS, suggesting their vulnerability to environmental stressors. Conversely, predators and shredders were more prevalent in impacted sites (MIS and HIS), indicating their tolerance to disturbances such as elevated nitrate levels and higher water temperatures. The fourth corner graph highlighted differing responses of FFGs to physicochemical variables, with predators showing positive correlations with several factors but no significant association with phosphate levels. Overall, these findings showed the importance of considering the responses of different FFGs to environmental variables in assessing the health and integrity of aquatic ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».