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Enregistrement W2158482528 · doi:10.1093/plankt/fbi042

Seasonal changes in composition of the cyanobacterial community and the occurrence of hepatotoxic blooms in the eastern townships, Québec, Canada

2005· article· en· W2158482528 sur OpenAlexaffabout
Anne Rolland, David F. Bird, Alessandra Giani

Notice bibliographique

RevueJournal of Plankton Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrocystinWater columnMicrocystisEutrophicationAnabaenaBiologyCyanobacteriaBiomass (ecology)Microcystis aeruginosaPlanktonNutrientAlgaeEcologyAbundance (ecology)PhytoplanktonEnvironmental chemistryChemistryBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Four eutrophic lakes in the eastern townships (Québec, Canada) were sampled on a biweekly basis between May and October 2001 to examine seasonal changes, and to study the role of taxonomic and environmental factors in cyanobacterial toxin production. Microcystin-LR (MC-LR) equivalent content was determined using a protein phosphatase inhibition assay on extracts of lyophilized plankton. Three of the lakes showed a similar pattern of maximum water column toxicity in late summer, while in the fourth, toxicity was highest in spring and then declined over the year. Variations in water toxicity level could be attributed to the abundance of two potentially toxigenic genera, Microcystis and Anabaena. A multiple regression model explained 75% of the variation in microcystin (MC) concentration, based on water column total nitrogen concentration (TN) and the biomass of these two genera. Microcystis and Anabaena genera appeared to be similarly toxic in all lakes. Increased water column stability, higher light extinction coefficient and a lack of dissolved nutrients were all associated with increased total biomass of toxigenic cyanobacterial genera.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations61
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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