Public health responses to toxic cyanobacterial blooms: perspectives from the 2016 Florida event
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In June 2016, massive cyanobacterial blooms occurred in the St. Lucie River in Florida, caused by nutrient and cyanobacterial-laden water releases from Lake Okeechobee. We independently collected and analyzed bloom material for cyanotoxin diversity and concentrations. The concentrations of microcystins, potent hepatotoxins, present in the bloom material greatly exceeded World Health Organization Guideline Values for drinking and recreational water. We also detected the neurotoxins anatoxin-a(S) and β-N-methylamino-L-alanine (BMAA). The Florida State Governor declared a state of emergency, but many affected aquatic recreational areas in St. Lucie County remained open during the bloom event without adequate hazard notification to citizens. During the bloom event, issues with preparedness, communication, sampling, analysis, closures and contingencies were observed. We suggest better ways that cyanobacterial bloom events can be predicted, managed, and mitigated in the future throughout the world. As similar problems with cyanobacterial bloom frequency and occurrence present worldwide, understanding governmental responses to the 2016 Florida incident can help in the development of effective mitigation and management strategies for future bloom events.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».