Widespread anatoxin-a detection in benthic cyanobacterial mats throughout a river network
Notice bibliographique
Résumé
Benthic algae fuel summer food webs in many sunlit rivers, and are hotspots for primary and secondary production and biogeochemical cycling. Concerningly, riverine benthic algal assemblages can become dominated by toxic cyanobacteria, threatening water quality and public health. In the Eel River in Northern California, over a dozen dog deaths have been attributed to cyanotoxin poisonings since 2000. During the summers of 2013-2015, we documented spatial and temporal patterns of cyanotoxin concentrations in the watershed, showing widespread distribution of anatoxin-a in benthic cyanobacterial mats. Solid phase adsorption toxin tracking (SPATT) samplers were deployed weekly to record dissolved microcystin and anatoxin-a levels at 10 sites throughout the watershed, and 187 Anabaena-dominated or Phormidium-dominated cyanobacterial mat samples were collected from 27 locations to measure intracellular anatoxin-a (ATX) and microcystins (MCY). Anatoxin-a levels were higher than microcystin for both SPATT (mean MCY = 0.8 and ATX = 4.8 ng g resin-1 day-1) and cyanobacterial mat samples (mean MCY = 0.074 and ATX = 1.89 μg g-1 DW). Of the benthic mats sampled, 58.9% had detectable anatoxin-a (max = 70.93 μg g-1 DW), while 37.6% had detectable microcystins (max = 2.29 μg g-1 DW). SPATT cyanotoxin levels peaked in mid-summer in warm mainstem reaches of the watershed. This is one of the first documentations of widespread anatoxin-a occurrence in benthic cyanobacterial mats in a North American watershed.
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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 | 0,001 | 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 ».