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Enregistrement W7000001534

Effects of urban pollution on stream ecosystem functioning

2019· dissertation· en· W7000001534 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueCommunities in ADDI (University of the Basque Country) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuskal Herriko UnibertsitateaEusko JaurlaritzaMinisterio de Ciencia e InnovaciónCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésUrban streamEcosystemPollutionUrban ecosystemUrbanizationClimate changeEcosystem health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last century pollution generated in urban areas has become a prevalent impact in most streams and rivers worldwide.Although many waste water treatment plants (WWTP) have been implemented to reduce pollution, they do not eliminate it completely and their effluents still contribute complex mixtures of pollutants.The ecological effects of these effluents depend on their chemical composition and the final concentration in the receiving water body, which varies with the water flow of the receiving river or stream.While the effects of urban effluents on stream water quality are relatively well studied, we still lack a clear picture about their effects on ecosystem processes.This dissertation analysed the effects of urban pollution on stream ecosystem functioning, by combining observational and manipulative experiments.The effects of pollution can be exacerbated when stressors operate in concert.Among these, hydrological alterations are of special concern, either natural or human-induced, as low flows reduce the dilution capacity of the streams.Thus, I first assessed the joint effects of urban pollution and water stress on stream functioning.I studied several ecosystem processes in 13 Mediterranean streams of contrasting dilution capacity, and defined in each stream a control site and an impact site, upstream and downstream from the sewage inputs, respectively.Urban effluents caused complex effects on ecosystem functioning, but most ecosystem rates increased in proportion to pollutant subsidies of labile organic matter, nutrients and pharmaceutically active compounds.The main driver of the variability observed in ecosystem functioning, were variations in water chemistry, especially in the concentration of pharmaceutical drugs.These results show the effects of pollution to depend on the effluent nature and its dilution in the receiving stream, and that even highly concentrated urban effluents tend to subsidize biological activity.The effects of WWTP effluents are difficult to measure in the field by comparing reaches upstream and downstream from the effluent input, as the upstream sites are usually affected by other sources of pollution.This situation calls for a manipulative experiment, which I performed following a Before-After/Control-Impact design.Part of the effluent of a large tertiary urban WWTP was diverted into a small nearly unpolluted stream and the effects were assessed during a whole year.Despite of being highly diluted, the effluent subsidized most of the measured processes, only a few remained unaffected, and biofilm nutrient uptake capacity was the only being reduced.These results show that even highly diluted effluents can exert significant effects on stream ecosystem functioning.Theoretically, we expected WWTP effluents to cause a subsidy-stress response on ecosystem functioning depending on their final dilution, but the two studies so far discussed showed no such a pattern.Therefore, we performed a laboratory experiment in which a series of artificial streams were subjected to a gradient of WWTP effluent concentration, ranging from pure stream water to pure effluent.Biofilm biomass accrual was the only process following the subsidy-stress pattern, whereas WWTP effluent subsidized most processes, although they showed complex responses to their

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,153 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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