Microcystin concentrations and congener composition in relation to environmental variables across 440 north-temperate and boreal lakes
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the environmental conditions and taxa that promote the occurrence of cyanobacterial toxins is imperative for effective management of lake ecosystems. Herein, we modeled total microcystin presence and concentrations with a broad suite of environmental predictors and cyanobacteria community data collected across 440 Canadian lakes using standardized methods. We also conducted a focused analysis targeting 14 microcystin congeners across 190 lakes, to examine how abiotic and biotic factors influence their relative proportions. Microcystins were detected in 30 % of lakes, with the highest total concentrations occurring in the most eutrophic lakes located in ecozones of central Canada. The two most commonly detected congeners were MC-LR (61 % of lakes) and MC-LA (37 % of lakes), while 11 others were detected more sporadically across waterbodies. Congener diversity peaked in central Canada where cyanobacteria biomass was highest. Using a zero-altered hurdle model, the probability of detecting microcystin was best explained by increasing Microcystis biomass, Daphnia and cyclopoid biomass, soluble reactive phosphorus, pH and wind. Microcystin concentrations increased with the biomass of Microcystis and other less dominant cyanobacteria taxa, as well as total phosphorus, cyclopoid copepod biomass, dissolved inorganic carbon and water temperature. Collectively, these models accounted for 34 % and 70 % of the variability, respectively. Based on a multiple factor analysis of microcystin congeners, cyanobacteria community data, environmental and zooplankton data, we found that the relative abundance of most congeners varied according to trophic state and were related to a combination of cyanobacteria genera biomasses and environmental variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».