Water, Wildlife and the World: A Global Synthesis of Trends in Wildlife Ecohydrology Research
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Ecohydrology and hydroecology are interdisciplinary fields that examine the interactions between ecology and hydrology to address critical issues pertaining to both disciplines. However, the study of ‘ecology’ in ecohydrology research has largely focused on vegetation, leading to a gap in knowledge regarding direct relationships between wildlife and hydrology. We followed a scoping review approach and synthesised research from 189 articles to explore the extent to which vertebrate wildlife ecohydrology is being studied and highlight opportunities for future research. Articles published between 1989 and 2023 focused primarily on fish taxa in river ecosystems with few studying marine and terrestrial habitats. Fewer than 2% of vertebrate species studied were mammals or reptiles, although these species tended to be at risk. On average, fish, mammals and birds were studied for > 8 years per study, whereas amphibians were studied for < 5 and reptiles for only 3 years. While wildlife population abundance was frequently associated with water level and discharge, research rarely integrated wildlife variables with hydrological connectivity or soil properties. Future studies should prioritise collaborative and co‐produced research directed towards species‐at‐risk, particularly among birds, mammals, reptiles and amphibians. Wildlife ecohydrology research would also benefit from integrating transformative monitoring tools and techniques, such as the application of environmental DNA (eDNA), and from more explicit consideration of groundwater dynamics. Wildlife ecohydrology research is increasingly important given the pressures placed on wildlife and ecosystems from climate change. Understanding the relationships between hydrology and wildlife will inform management priorities and advance conservation strategies.
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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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».