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Enregistrement W2255087875 · doi:10.1515/9783110625738-006

6 Harmful marine algal blooms and climate change: progress on a formidable predictive challenge

2020· book-chapter· en· W2255087875 sur OpenAlexaboutno aff
Gustaaf M. Hallegraeff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlgal bloomOceanographyEnvironmental scienceBiologyEcologyGeologyPhytoplankton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a strict sense, harmful algal blooms are completely natural phenomena that haveoccurred throughout recorded history (e.g. Exodus, Captain Vancouver in 1793).Whereas in the past three decades unexpected new algal bloom phenomena haveoften been attributed to eutrophication or ship ballast water introduction,increasingly novel algal bloom episodes are now circumstantially linked to climatechange. It is unfortunate that so few long-term records exist of algal blooms at anysingle locality; ideally we need at least 30 consecutive years. Whether the apparentglobal increase in harmful algal blooms represents a real increase or not is thereforea question that we will probably not be able to answer conclusively for some time tocome. There is no doubt that our growing interest in using coastal waters for aquacultureis leading to a greater awareness of toxic algal species. People responsible fordeciding quotas for pollutant loadings of coastal waters, or for managing agricultureand deforestation, should be made aware that one probable outcome of allowingpolluting chemicals to seep into the environment will be an increase in harmful algalblooms. In countries that pride themselves on having disease and pollution-free aquaculture,every effort should be made to quarantine sensitive aquaculture areas againstthe unintentional introduction of non-indigenous harmful algal species. Nor can anyaquaculture industry afford not to monitor for an increasing number of harmful algalspecies in water and for an increasing number of algal toxins in seafood products, orto use increasingly sophisticated analytical techniques such as LC-MS. Last but notleast, global climate change is now adding a new level of uncertainty to many seafoodsafety monitoring programs.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0100,016
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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