High nutrient loading and climatic parameters influence the dominance and dissimilarity of toxigenic cyanobacteria in northern bays of Lake Victoria
Notice bibliographique
Résumé
Eutrophication of Lake Victoria led to changes in its phytoplankton communities. However, different levels of eutrophication exist in the open lake and the bays, and between embayments. This study utilized spatial and temporal sampling of Napoleon Gulf and Murchison Bay, exhibiting different trophic conditions. Over one year, we investigated phytoplankton biomass, richness, diversity and dissimilarity, and related the dynamics of the dominant species to the limnological and climatic conditions. The results confirmed that Napoleon Gulf and Murchison Bay showed large differences in eutrophication status, with lower nutrient concentrations in Napoleon Gulf than in Murchison Bay, where a strong gradient was observed from inshore to offshore areas. These nutrient dynamics resulted in a 4 to 10 fold higher chlorophyll-a in Murchison Bay than in Napoleon Gulf. From the embayments, 135 phytoplankton taxa were recorded with no significant differences in alpha diversity. However, high dissimilarity in community structure was observed in beta diversity, mostly due to a turnover among the dominant toxigenic species. Thus, from a similar species pool, there was a shift in the dominant toxigenic cyanobacteria from Microcystis flos-aquae and M. aeruginosa in Murchison Bay, Dolichospermum circinale and Planktolyngbya circumcreta in Napoleon Gulf to D. circinale in the offshore stations. These cyanobacteria are toxigenic taxa with known health hazards. Using partial least square models, we showed that both climatic variables (e.g. wind, solar radiation) and levels of inorganic dissolved nutrients (e.g. SRP, NO3–, and NH4+) are the main drivers of differences and dominance in cyanobacteria communities in northern Lake Victoria.
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 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 | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».