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Enregistrement W4321216814 · doi:10.1002/lol2.10316

Blooms also like it cold

2023· article· en· W4321216814 sur OpenAlexafffund
Kaitlin L. Reinl, Ted D. Harris, Rebecca L. North, Pablo Almela, Stella A. Berger, Mina Bižić, Sarah H. Burnet, Hans‐Peter Grossart, Bastiaan W. Ibelings, Ellinor Jakobsson, Lesley B. Knoll, Brenda Moraska Lafrançois, Yvonne McElarney, Ana M. Morales‐Williams, Ulrike Obertegger, Igor Ogashawara, Ma. Cristina Paule‐Mercado, Benjamin L. Peierls, James A. Rusak, Siddhartha Sarkar, Sapna Sharma, Jessica V. Trout‐Haney, Pablo Urrutia‐Cordero, Jason J. Venkiteswaran, Danielle Wain, Katelynn E. Warner, Gesa A. Weyhenmeyer, Kiyoko Yokota

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensYork UniversityWilfrid Laurier UniversityQueen's UniversityMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesEuropean Social FundOffice for Coastal ManagementAgencia Estatal de InvestigaciónNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Geological SurveyDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Oceanic and Atmospheric AdministrationSvenska Forskningsrådet FormasEuropean Regional Development FundGlobal Lake Ecological Observatory NetworkVetenskapsrådetMinisterio de Economía y CompetitividadNational Science Foundation
Mots-clésAbiotic componentAlgal bloomEnvironmental scienceEcosystemFreshwater ecosystemClimate changeEutrophicationAquatic ecosystemEcologyOceanographyBiologyPhytoplanktonGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cyanobacterial blooms have substantial direct and indirect negative impacts on freshwater ecosystems including releasing toxins, blocking light needed by other organisms, and depleting oxygen. There is growing concern over the potential for climate change to promote cyanobacterial blooms, as the positive effects of increasing lake surface temperature on cyanobacterial growth are well documented in the literature; however, there is increasing evidence that cyanobacterial blooms are also being initiated and persisting in relatively cold‐water temperatures (< 15°C), including ice‐covered conditions. In this work, we provide evidence of freshwater cold‐water cyanobacterial blooms, review abiotic drivers and physiological adaptations leading to these blooms, offer a typology of these lesser‐studied cold‐water cyanobacterial blooms, and discuss their occurrence under changing climate conditions.

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 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 enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,676

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)0,0000,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,192 · 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.

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

Citations122
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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