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Enregistrement W3212332895 · doi:10.1080/10402381.2021.1992544

Marked blue discoloration of late winter ice and water due to autumn blooms of cyanobacteria

2021· article· en· W3212332895 sur OpenAlexaff
Heather A. Haig, Amir M. Chegoonian, John-Mark Davies, Deirdre Bateson, Peter R. Leavitt

Notice bibliographique

RevueLake and Reservoir Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of WaterlooUniversity of SaskatchewanWater Security Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEutrophicationEnvironmental scienceAlgal bloomMicrocystinAphanizomenonBloomPhycocyaninCyanobacteriaEnvironmental chemistryNutrientOceanographyEcologyPhytoplanktonChemistryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Haig HA, Chegoonian AM, Davies J-M, Bateson D, Leavitt PR. 2021. Marked blue discoloration of late winter ice and water due to autumn blooms of cyanobacteria. Lake Reserv Manage. 38:1–15.Continued eutrophication of inland waters by nutrient pollution can combine with unprecedented atmospheric and lake warming to create emergent environmental surprises. Here we report the first known occurrence of marked blue discoloration of ice and water in highly eutrophic prairie lakes during late winter 2021. Intense blue staining was reported first to governmental agencies by ice fishers in early March 2021, then communicated widely through social media, resulting in First Nations and public concern over potential septic field release, toxic spills, urban pollution, and agricultural mismanagement. Analysis of water from stained and reference sites using ultraviolet (UV)–visible spectrophotometry and high-performance liquid chromatography demonstrated that the blue color arose from high concentrations (∼14 mg/L) of the cyanobacterial pigment C-phycocyanin that was released after an unexpected bloom of Aphanizomenon flos-aquae in late October 2020 was frozen into littoral ice. Remote sensing using the Sentinel 3 A/B OLCI and Sentinel 2 A/B MSI satellite platforms suggested that blue staining encompassed 0.68 ± 0.24 km2 (4.25 ± 1.5% of lake surface area), persisted over 4 weeks, and was located within 50 m of the lakeshore in regions where fall blooms of cyanobacteria had been particularly dense. Although toxin levels were low (∼0.2 μg microcystin/L), high concentrations of C-phycocyanin raised public concern over eutrophication, pollution, and climate change, and resulted in rapid governmental and academic response. Given that climate change and nutrient pollution are increasing the magnitude and duration of cyanobacterial blooms, blue staining of lake ice may become widespread in eutrophic lakes subject to ice cover.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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