An Autonomous Platform for Near Real-Time Surveillance of Harmful Algae and Their Toxins in Dynamic Coastal Shelf Environments
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to identify in situ the mechanisms underpinning the response of harmful algae to climate change demand frequent observations in dynamic and often difficult to access marine and freshwater environments. Increasingly, resource managers and researchers are looking to fill this data gap using unmanned systems. In this study we integrated the Environmental Sample Processor (ESP) into an autonomous platform to provide near real-time surveillance of harmful algae and the toxin domoic acid on the Washington State continental shelf over a three-year period (2016–2018). The ESP mooring design accommodated the necessary subsystems to sustain ESP operations, supporting deployment durations of up to 7.5 weeks. The combination of ESP observations and a suite of contextual measurements from the ESP mooring and a nearby surface buoy permitted an investigation into toxic Pseudo-nitzschia spp. bloom dynamics. Preliminary findings suggest a connection between bloom formation and nutrient availability that is modulated by wind-forced coastal-trapped waves. In addition, high concentrations of Pseudo-nitzschia spp. and elevated levels of domoic acid observed at the ESP mooring location were not necessarily associated with the advection of water from known bloom initiation sites. Such insights, made possible by this autonomous technology, enable the formulation of testable hypotheses on climate-driven changes in HAB dynamics that can be investigated during future deployments.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».