Cyanobacteria and microcystin-LR in a complex lake system representing a range in trophic status: Lake of the Woods, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Euphotic water samples were collected monthly from 16 sites in Lake of the Woods, Ontario, Canada from July to September, 2006 and 2007. Sites represented a range of inorganic nitrogen and phosphorus concentrations and mixing regimes, which was reflected in the spatial variability in phytoplankton biomass and community composition, and cyanobacterial toxin [microcystin-LR (MC-LR)] concentrations. Nutrient concentrations decreased along a south to north transect, concomitant with distance from the main river inlet at the south end of the lake. Filamentous, nitrogen-fixing Aphanizomenon spp. and Anabaena spp. were dominant at most sites: Aphanizomenon was more abundant at southern sites and Anabaena was more abundant at northern sites. MC-LR was detected at all sites at least once (maximum concentration 0.69 μg L−1). However, there was no correlation between MC-LR concentration and the biomass of Anabaena, a documented MC-LR producer. For the pooled data set, total phosphorus and ammonium concentrations were the two parameters most strongly related with MC-LR concentration. Principal components analysis was used to analyze the data set; it indicated that two factors accounted for 81% of the variability among the 12 environmental parameters tested. Factor 1 represented physicochemical characteristics and phytoplankton biomass and Factor 2 represented Anabaena and Woronichinia biomass.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».