DEVELOPMENT, TESTING, AND APPLICATION OF STRESSOR GRADIENTS IN RURAL, HEADWATER STREAMS IN SOUTHWESTERN ONTARIO
Notice bibliographique
Résumé
Effective biological monitoring requires a conceptual model of how human activity varies and how this activity affects resident biota. This model can then be used to generate appropriate hypotheses and study designs in response to bioassessment needs. Stressor gradients have the potential to improve this process, but questions about the development and effectiveness of stressor gradients must be addressed before they can be widely applied to biological monitoring.\nWith the aim of developing the most effective and efficient stressor gradient, four gradients were calculated from stressor information differing in level of detail and spatial explicitness for 479 rural, headwater basins. Fine detail gradients also described substantially more variation in the stressor environment than those using coarse detail data. Data that described the location of the stressors within the basin resulted in only minimal improvements to the description of the stressor environment.\nThe responsiveness of aquatic biota to stressor gradients was determined using surveys of aquatic assemblages in 160 small, rural, streams. Canonical correspondence analysis indicated that fish and macroinvertebrates responded to stressor gradients through compositional shifts from intolerant to tolerant taxa as human activity intensified. This response was confounded by a similar compositional shift in response to a gradient of surface geology. Partial Mantel’s tests controlling for the effect of natural gradients indicated that aquatic assemblages are associated to gradients in the human environment.\nA stressor gradient was applied in the development of an objective method for selecting environmentally stratified, regional reference sites for the purpose of assessing ecological condition in freshwater ecosystems. This method groups potential sites based on their natural environments prior to establishing the degree of human activities occurring at each site within each group. Sites exhibiting the least amount of human activity are then selected to act as reference sites for each group.\nIn addition to having immediate impact on how biological monitoring is conducted in the Southwestern Ontario region, the results of this study can be conceptually applied to bioassessments worldwide. Furthermore, this study can act as the\niii\nfoundation for using stressor gradients for the development of predictive models that will aid in planning and management of future activities that may affect 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».