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Enregistrement W3034493213 · doi:10.1111/fwb.13532

Toxic benthic freshwater cyanobacterial proliferations: Challenges and solutions for enhancing knowledge and improving monitoring and mitigation

2020· article· en· W3034493213 sur OpenAlexaff
Susanna A. Wood, Laura T. Kelly, Keith Bouma‐Gregson, Jean François Humbert, Haywood Dail Laughinghouse, James M. Lazorchak, Tara McAllister, Andrew McQueen, Kaytee Pokrzywinski, Jonathan Puddick, Catherine Quiblier, Laura A. Reitz, Ken G. Ryan, Yvonne Vadeboncoeur, Arthur Zastepa, Timothy W. Davis

Notice bibliographique

RevueFreshwater Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesRoyal Society Te ApārangiFaculty of Science, Victoria University of Wellington
Mots-clésBenthic zoneEcologyBiologyHabitatCyanobacteriaPrimary producersNutrientPhytoplankton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,017
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations154
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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