A global scan of how the issue of nutrient loading and harmful algal blooms is being addressed by governments, non-governmental organizations, and volunteers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Harmful algal blooms (HABs) in aquatic ecosystems are of concern worldwide. This review deals with how jurisdictions around the world are addressing this water quality issue to inform recommendations regarding nutrient loading and HABs in Missisquoi Bay-Lake Champlain and Lake Memphremagog; transboundary lakes located in the USA and Canada that suffer from symptoms of eutrophication. A global scan of the literature resulted in the consideration of 12 case studies of large water bodies within large watersheds, excluding in-lake geoengineering approaches. Although all of the systems experience excessive nutrient loading, they vary in two key ways: sources of nutrients and manifestations of eutrophication ranging from HABs, to limited recreational uses, to the additional complexity of internal loadings and fish kills, up to drinking water shutdowns. The case studies were analyzed with respect to four categories of approaches, namely: (i) regulatory; (ii) incentive-based; (iii) risk mitigation; and (iv) outreach, engagement, and educational. We found that the management frameworks are based on integrated watershed management planning and national standards. National water quality standards, however, are not stringent enough to prevent HABs. Overall, identified case studies did not successfully remediate HABs, they simply managed them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».