Harmful algae and climate change on the Canadian East Coast: Exploring occurrence predictions of Dinophysis acuminata, D. norvegica, and Pseudo-nitzschia seriata
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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.
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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 découle