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Enregistrement W4206301002 · doi:10.1016/j.hal.2022.102183

Harmful algae and climate change on the Canadian East Coast: Exploring occurrence predictions of Dinophysis acuminata, D. norvegica, and Pseudo-nitzschia seriata

2022· article· en· W4206301002 sur OpenAlexafffundabout
Aude Boivin-Rioux, Joël Chassé, Michael Scarratt, William Perrie, Zhenxia Long, Diane Lavoie

Notice bibliographique

RevueHarmful Algae · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésDinophysisAlgaeOceanographyClimate changeGeographyBloomEnvironmental scienceEcologyAlgal bloomBiologyGeologyPhytoplankton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Harmful algal blooms (HABs) are a threat to human health, local economies, and coastal ecosystems. Generalized additive mixed models (GAMMs) were fitted using a 24-y database in order to predict future occurrences of three distinct species of HABs on the Canadian East Coast, the dinoflagellates Dinophysis acuminata and D. norvegica, and the diatom Pseudo-nitzschia seriata. GAMMs produced for each species were combined with two downscaled climate simulations (MPI-ESM-LR and CanESM2) under the representative concentration pathway (RCP) 8.5 over the 21st century. D. acuminata, D. norvegica, and P. seriata GAMMs were fitted using sea surface salinity and sea surface temperature, with wind speed averaged over seven days added to the P. seriata model. GAMMs succeeded at various degrees at reproducing past HAB events, with D. acuminata and D. norvegica being accurately modelled, and P. seriata producing less precise model results. Both climate simulations lead to similar conclusions in regards to the spatio-temporal shift in occurrences of the three studied species. D. acuminata and D. norvegica blooms (≥ 1000 cells L − 1) are predicted to increase in the future, whereas P. seriata bloom events (≥ 5000 cells L − 1) will tend to stabilise/decrease overall on the Canadian East Coast. Dinophysis blooms are most likely to increase in the St. Lawrence Estuary. Pseudo-nitzschia blooms will move to the northeastern part of the Gulf of St. Lawrence and will increase in the Bay of Fundy/Gulf of Maine regions. On average, earlier blooms and larger seasonal windows of opportunity are predicted across all species investigated. We conclude that changes in D. acuminata, D. norvegica, and P. seriata bloom dynamics and their spatial distributions could threaten aquaculture industries and ecosystem health on Canada's East Coast in localities and during seasons which were not previously impacted by these species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,151 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations34
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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