Paradox versus paradigm: A disconnect between understanding and management of freshwater cyanobacterial harmful algae blooms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freshwater cyanobacterial harmful algae blooms (cHABs) are a major threat to human and environmental health and are increasing globally in frequency and severity. To manage this threat in a timely manner, science must focus on increasing our ability to predict the growth and toxigenicity of specific taxa of cyanobacteria. Recent molecular research has revealed striking genomic and metabolic diversity among the many morphologically indistinguishable sub‐species and strains of cyanobacteria. Assemblage‐level molecular metabolic capability surveys promise to improve our ability to predict cyanobacterial responses to environmental forcing, but many of these cutting‐edge techniques are not widely available or cost‐effective enough to be employed in routine monitoring programmes to support management decisions. Taxonomic ambiguity, cryptic functional specialisation, incongruence between genomic capability and phylogeny, and genomic flexibility impose severe challenges to our ability to ascribe autecological attributes at a level of taxonomic resolution that is attainable under current management strategies (i.e. Linnaean species). This lack of knowledge prohibits reliable predictions of species' responses to environmental stressors. Cyanobacterial species comprise consortia of metabolically diverse, morphologically indistinct strains that span a range of ecological specialisation. Under current, broadly applied taxonomic concepts, these species functionally embody a generalist ecological strategy—persisting and/or proliferating where other specialised competitors are negatively impacted. We postulate that within current management frameworks, characterising of cyanobacterial species as competing generalists, as well as considering abundance trajectories of well‐characterised, non‐cyanobacterial specialist phytoplankton will generate more scalable, mechanistic, and management‐relevant insight into increasing cHAB frequency and severity in suitable time frames. Here we recommend that cHAB management considers the competitive framework of phytoplankton communities, including cyanobacteria, wherein diverse environmental changes lead to deterministic responses by readily identifiable, documented specialist taxa. Characterising these changes in community structure will quantify the relative importance of altered stressors and resource availability that can be exploited by metabolically flexible cyanobacteria.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».