The link between precipitation, river runoff, and blooms of the toxic dinoflagellate <i>Alexandrium tamarense</i> in the St. Lawrence
Notice bibliographique
Résumé
Blooms of the toxic dinoflagellate Alexandrium tamarense, which is responsible for paralytic shellfish poisoning, are annually recurrent events in the Estuary and Gulf of St. Lawrence, Québec, Canada. The analysis of abundance data for this algal species between 1989 and 1998 at Sept-Îles, a presumed initiation site in the north western Gulf of St. Lawrence, revealed yearly fluctuations in the onset, duration, and magnitude of toxic A. tamarense blooms. Hydrological and meteorological data for the region indicate that rainfall, Moisie River runoff, and wind are highly related to the pattern of bloom development each year. Results from the 10-year data set reveal that in this system: (i) high Moisie River runoff from a prolonged spring freshet or from heavy rainfall events in the summer and fall can initiate A. tamarense blooms; (ii) high Moisie River runoff combined with prolonged periods of weak winds (<4 m·s1) favour the continued development of blooms; and (iii) winds >8 m·s1 disrupt blooms. Salinity, which reflects the general state of the water column in terms of freshwater input and stability, had a strong negative correlation with the probability of observing A. tamarense cells at this station and could thus be used as a predictive tool for the presence of cells in this system.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».