Toxic Cyanobacteria: A Growing Threat to Water and Air Quality
Notice bibliographique
Résumé
The global expansion of harmful cyanobacterial blooms (CyanoHABs) poses an increasing threat to public health. CyanoHABs are characterized by the production of toxic metabolites known as cyanotoxins. Human exposure to cyanotoxins is challenging to forecast, and perhaps the least understood exposure route is via inhalation. While the aerosolization of toxins from marine harmful algal blooms (HABs) has been well documented, the aerosolization of cyanotoxins in freshwater systems remains understudied. In recent years, spray aerosol (SA) produced in the airshed of the Laurentian Great Lakes (United States and Canada) has been characterized, suggesting that freshwater systems may impact atmospheric aerosol loading more than previously understood. Therefore, further investigation regarding the impact of CyanoHABs on human respiratory health is warranted. This review examines current research on the incorporation of cyanobacterial cells and cyanotoxins into SA of aquatic ecosystems which experience HABs. We present an overview of cyanotoxin fate in the environment, biological incorporation into SA, existing data on cyanotoxins in SA, relevant collection methods, and adverse health outcomes associated with cyanotoxin inhalation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».