New developments in paleo-ecotoxicology: Emerging approaches in applying lake sediment archives to assess impacts from aquatic pollution
Notice bibliographique
Résumé
Many aquatic ecosystems have experienced a history of impacts from exposure to environmental contaminants, with aquatic biota often exhibiting population and/or community changes following toxicant exposure. However, identifying aquatic effects can be challenging due to a paucity of monitoring data and gaps in monitoring records. The study of lake sediments as natural environmental archives (paleolimnology) provides an opportunity to assess the long-term impacts of pollution on aquatic organisms and ecosystems. Cores collected from polluted systems can preserve both a record of the toxicant(s) in question, and also an archive of biotic changes at multiple scales of organization, from molecular levels to communities to ecosystem processes (paleo-ecotoxicology). Here, we review recent examples of the application of the paleo-ecotoxicological approach based on ‘classical’ paleolimnological indicators of contamination (e.g. metals, organic contaminants) and ecotoxicological response variables (e.g. pigments and subfossil morphological indicators). We also outline emerging environmental contaminants (e.g. microplastics, pharmaceuticals) that are increasingly being detected and documented in sediment records, highlighting evolving sources and intensities of toxicological stressors that are fruitful areas for future paleo-ecotoxicological inquiry. In addition, the ability to characterize aquatic community changes using emerging sedimentary DNA approaches has rapidly expanded, providing a powerful opportunity to build on the ecological information obtained from traditional indicators to better understand ecosystem responses to contamination. Finally, we argue for the importance of methodological approaches that specifically examine the ecotoxicological impacts of contamination in the future application of the paleo-ecotoxicological approach by exploring several recent examples.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».