Taste and odour and cyanobacterial toxins: impairment, prediction, and management in the Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews the issues associated with algal–cyanobacterial taste–odour (T&O) compounds and toxins in the Great Lakes. As with other remediated water bodies, the Great Lakes have undergone significant shifts in nutrient and food-web regimes and are exhibiting erratic blooms and noxious algal metabolite (NAM) outbreaks, despite reduced offshore nutrient levels. We appraise the chemistry, biota, and distribution of NAM impairments and conclude that management strategies based on lakewide monitoring and remedial action plans are often unsuccessful because they attempt NAM control through an unsustainable reliance on water treatment and broad-scale nutrient–biomass models. This approach is undermined by several factors: (i) only some species produce NAMs; (ii) different taxa show disparate patterns across nutrient and mixing regimes; (iii) nuisance species may be planktonic or benthic and located outside remedial boundaries; and (iv) species differ significantly in NAM biochemistry and release. Thus, there are no robust relationships between total plankton biomass, toxins, and T&O compounds in these and other source waters. Given the potential ecological and socioeconomic threats posed by NAM outbreaks, there is a critical need to develop a multistep management framework based on more stringent restoration targets, combining broad-scale screening and nutrient management with system and taxa-specific approaches.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».