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Enregistrement W2114745622 · doi:10.1093/plankt/fbt051

Coastal upwelling linked to toxic Pseudo-nitzschia australis blooms in Los Angeles coastal waters, 2005–2007

2013· article· en· W2114745622 sur OpenAlexaff
Astrid Schnetzer, Burton H. Jones, Rebecca A. Schaffner, Ivona Cetinić, Elizabeth Fitzpatrick, Peter E. Miller, Erica L. Seubert, David A. Caron

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Toxins and Detection Methods
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomoic acidUpwellingDiatomBloomAlgal bloomOceanographyPhytoplanktonEnvironmental scienceSpring bloomNutrientEcologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Harmful algal blooms dominated by the diatom Pseudo-nitzschia spp. have become a perennial but variable event within surface waters near the greater Los Angeles area. Toxic blooms during spring seasons from 2005 to 2007 varied strongly in their overall toxicity and duration. Differences in bloom dynamics were linked to differences in storm-induced river discharge following episodic rain events and coastal upwelling, both major coastal processes that led to the injection of nutrients into coastal surface waters. Heavy river runoff during early 2005, a record-rainfall year, favored a phytoplankton community mainly comprised of algal taxa other than Pseudo-nitzschia. The spring bloom during 2005 was associated with low domoic acid surface concentrations and minor contributions of (mainly) P. delicatissima to the diatom assemblage. In contrast, highly toxic P. australis-dominated blooms during spring seasons of 2006 and 2007 were linked to strong upwelling events. River discharge quotas in 2006 and 2007, in contrast to 2005, fell well below annual averages for the region. Surface toxin levels were linked to colder, more saline (i.e. upwelled) water over the 3-year study, but no such consistent relationship between domoic acid levels and other physiochemical parameters, such as macronutrient concentrations or nutrient ratios, was observed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations62
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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