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Record W6998669130

Anthropogenic impacts on freshwater biodiversity

2021· other· fr· W6998669130 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicFish Ecology and Management Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBiodiversityAquatic environmentEnvironmental factorNature ConservationNature tourism
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Comprendre les impacts anthropiques sur les écosystèmes est essentiel pour gérer les communautés naturelles et les services écosystémiques qu'elles fournissent. Les écosystèmes d'eau douce semblent particulièrement menacés par les impacts anthropiques. Une compréhension plus approfondie de ces impacts est nécessaire de toute urgence afin de gérer et de protéger efficacement la biodiversité des écosystèmes d'eau douce. Parmi les facteurs de stress anthropiques, les espèces invasives ont des effets dévastateurs sur la biodiversité des écosystèmes d'eau douce. Cependant, les effets à long terme des espèces invasives sont encore mal compris, ainsi que le potentiel que l'hétérogénéité environnementale naturelle dans la création de refuges contre l'invasion et atténuer l'impact de l'invasion sur les communautés résidentes. Un exemple de menace émergente pour la biodiversité des écosystèmes d'eau douce est l’augmentation mondiale des niveaux de sels observée au cours des dernières décennies dans différents types d’écosystèmes. De telles augmentations des niveaux de sel sont préoccupantes, et les premières recherches sur le sujet ont montré des effets négatifs sur la biodiversité. Cependant, de nombreux taxons et systèmes n'ont pas encore été étudiés, et les impacts sur les réseaux trophiques naturels sont encore mal compris. Ma thèse explorera les questions suivantes : i) quels sont les effets à long terme d’un important poisson invasif, le gobie à tache noires (Neogobius melanostomus), le long d'un gradient de présence historique ? ii) comment les gradients naturels sous forme d'hétérogénéité environnementale peuvent-ils atténuer les impacts d’espèces invasives sur les communautés résidentes ? iii) quels sont les impacts de la salinisation sur les réseaux trophiques planctoniques d'eau douce, et si les recommandations pour la qualité de l'eau permettent de les prévenir ? Pour répondre aux questions 1 et 2, j’ai mesuré la diversité des communautés de macroinvertébrés et de poissons dans la rivière Saint-Laurent en relation avec les abondances de gobie à tache noires invasifs, le temps écoulé depuis l'invasion, et des gradients environnementaux naturels sous forme d’hétérogénéité environnementale émergeant de différences de conductivité à large échelles spatiale, et de milieux humides à échelle locale. Pour répondre à question 3, j’ai expérimentalement exploré les effets de la salinisation sur un réseau trophique planctonique à l’aide de mésocosmes in-situ et de méthodes génomiques. Dans son ensemble, ma thèse souligne l'importance du suivi continu des espèces envahissantes pour mieux comprendre leurs effets à long terme sur les écosystèmes d'eau douce. Ma thèse souligne également l'importance de la conservation des refuges non envahis pour atténuer les impacts de l'invasion dans les écosystèmes d'eau douce, tels que les sites à faible conductivité, et les milieux humides dans les eaux à haute conductivité du fleuve St. Laurent. De plus, je souligne l'importance cruciale des milieux humides pour la biodiversité des eaux douces. Les zones humides sont gravement touchées par le développement urbain et agricole, et mes travaux montrent l'importance de protéger et de restaurer ces précieux habitats pour la biodiversité des eaux douces. Finalement, les effets de la salinisation que j'ai détectés impliqueraient un total effondrement de réseaux trophiques lacustres, si ces effets s’appliquent à l’échelle de l’écosystème. Mon étude souligne que les recommandations pour les concentrations de chlorure dans les eaux intérieures en vigueur au Canada et aux États-Unis ne protègent pas tout les écosystèmes d'eau douce, et que ces recommandations devraient prendre en considération les niveaux de sel ambiant locaux, l'historique de salinisation et la composition des communautés locales pour une gestion adéquate. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : écosystème d’eau douce, impactes anthropiques, biodiversité, espèces invasives, salinisation

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.032

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.002
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.191
Teacher spread0.182 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2021
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