Internal iron loading and warm temperatures are preconditions for cyanobacterial dominance in embayments along Georgian Bay, Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Previous work suggests that a high rate of internal ferrous iron (Fe2+) loading from anoxic sediments into overlying waters favours cyanobacteria dominance (>50% of the phytoplankton biomass) over eukaryotic algae. This Cyanobacteria–Ferrous conceptual model was assessed along the Georgian Bay coastline of Lake Huron, Ontario, in one meso-eutrophic and three oligotrophic embayments that experience natural hypolimnetic anoxia. Cyanobacteria dominated all embayments in the relatively warmer summer of 2012 but not in the much cooler summer of 2014, although hypolimnetic anoxia and internal Fe2+ loading were observed in both summers in all embayments. A cyanobacteria bloom large enough to turn the lake visibly green was observed only in warmer 2012 in the meso-eutrophic embayment. Results show that warm summer temperatures and internal Fe2+ loading are necessary preconditions for cyanobacteria dominance, while high nutrient levels are needed to form large blooms. There were no consistent patterns between dominance and total and dissolved phosphorus (P), total nitrogen, ammonium, and nitrate. Internal P loading was not a necessary precondition for dominance. While P removal programs will decrease phytoplankton biomass in eutrophic waters, oxidized surficial sediments must be maintained throughout an aquatic system to prevent cyanobacteria dominance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».