Economic viability of proactive harmful algal bloom mitigation through attached algal growth
Notice bibliographique
Résumé
Harmful algal blooms (HABs) affect fresh and saltwater bodies around the world, causing a variety of damages to the surrounding communities. The primary driver of HABs is nutrient pollution. One novel HAB mitigation solution is to employ large-scale attached algal growth systems that consume nutrients from the water and prevent downstream nutrient accumulation and large scale HAB events. The feasibility of technology deployment is dependent on the economic viability. A model was created to estimate HAB-related economic damages, with or without non-point source nutrient reduction solutions, using Lake Erie as a case study. In the model, HAB severity is predicted based on nutrient loads and is tied to economic indicators to estimate the HAB-related economic losses. Results show that on average, Lake Erie communities lose $142 M (± $29 M) year−1 from HABs without mitigation technology. Use of attached algal systems show an average net savings ranging between $29–42 M year−1 from HAB mitigation depending on the system configuration. Attached algal systems show greater positive cash flows when compared to farm-based best management practices, thus warranting additional testing and consideration as a potential HAB mitigation strategy. Additional considerations included stochastic uncertainty and increasing dissolved reactive phosphorus concentrations, which increased the effectiveness of attached algal systems.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».