The effectiveness of cyanobacteria nitrogen fixation: Review of bench top and pilot scale nitrogen removal studies and implications for nitrogen removal programs
Notice bibliographique
Résumé
One of the primary goals of eutrophication management of freshwater systems is to lower the risk of cyanobacterial blooms. This is typically accomplished at the watershed scale by placing controls on phosphorus (P) discharge from point sources. However, several researchers have questioned the predominance of the P management paradigm, arguing that dual nitrogen (N) and P controls would be more effective at preventing cyanobacteria blooms than P controls alone. This hypothesis is predicated in part on the hypothesis that if cyanobacteria are starved of N, which is an essential nutrient, cyanobacteria N2 fixation rates will not be high enough to maintain growth rates and biomass yields at or near previous levels. However, several single species cultures of heterocystous cyanobacteria directly examining the effect of removing N show that, when deprived of ammonium and nitrate, N2 fixing cyanobacteria compensate biochemically for the high energy cost of fixation when supplied with sufficient nutrients other than N. Biomass and growth rates were only slightly different under N2 than when grown under ammonium and nitrate, which is consistent with observations from the long-term experimental fertilization of Lake 227. Collectively, these bench top and pilot scale studies suggest that N control programs will not have a major impact on the magnitude of freshwater cyanobacteria blooms, although cyanobacteria species composition and toxin production might be affected.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».