Tracing cyanobacterial blooms to assess the impact of wastewaters discharges on coastal areas and lakes
Notice bibliographique
Résumé
The rapid detection of cyanobacterial blooms has become an emerging and urgent need during the last years due to the increasing number of cyanobacterial harmful blooms (CHABs) all over the world.The main responsibility of this phenomenon is attributable to the nutrient enrichment, resulting from eutrophication processes of anthropogenic origin.The blooms deplete oxygen in surface waters through excessive bacterial respiration and decomposition and often release toxic substances (cyanotoxins) causing fish mortality and risks for public health.We have initiated a worldwide program for the early detection of cyanobacterial blooms using combined techniques based on chemical/biochemical analyses of samples collected on specific sites identified with remote/proximal sensing tools.Here we report our results obtained from the analysis of cyanobacterial blooms using a new powerful approach based on the combined use of LCMS/MS (Liquid Chromatography Tandem Mass Spectrometry) and Molecular Networking to detect the presence of known and novel cyanotoxins.In addition, we report the most recent results from our case studies on specific coastal areas and lakes, where the presence of cyanobacteria was confirmed to be related to the excess nutrient input of anthropogenic origin, resulting from wastewater discharges or runoff from fertilisers and manure spread on agricultural areas.The monitoring of bloom occurrence, composition, frequency and chemistry can provide important indicators of degraded water quality, supporting the Government Bodies in the evaluation of effectiveness of wastewater plans that insist on a specific coastal area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».