Toxic benthic freshwater cyanobacterial proliferations: Challenges and solutions for enhancing knowledge and improving monitoring and mitigation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
1. This review summarises knowledge on the ecology, toxin production, and impacts of toxic freshwater benthic cyanobacterial proliferations. It documents monitoring, management, and sampling strategies, and explores mitigation options. 2. Toxic proliferations of freshwater benthic cyanobacteria (taxa that grow attached to substrates) occur in streams, rivers, lakes, and thermal and meltwater ponds, and have been reported in 19 countries. Anatoxin- and microcystin-containing mats are most commonly reported (eight and 10 countries, respectively). 3. Studies exploring factors that promote toxic benthic cyanobacterial proliferations are limited to a few species and habitats. There is a hierarchy of importance in environmental and biological factors that regulate proliferations with variables such as flow (rivers), fine sediment deposition, nutrients, associated microbes, and grazing identified as key drivers. Regulating factors differ among colonisation, expansion, and dispersal phases. 4. New -omics-based approaches are providing novel insights into the physiological attributes of benthic cyanobacteria and the role of associated microorganisms in facilitating their proliferation. 5. Proliferations are commonly comprised of both toxic and non-toxic strains, and the relative proportion of these is the key factor contributing to the overall toxin content of each mat. 6. While these events are becoming more commonly reported globally, we currently lack standardised approaches to detect, monitor, and manage this emerging health issue. To solve these critical gaps, global collaborations are needed to facilitate the rapid transfer of knowledge and promote the development of standardised techniques that can be applied to diverse habitats and species, and ultimately lead to improved management.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle