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Enregistrement W4387423887 · doi:10.1016/j.hal.2023.102496

Emerging phylogeographic perspective on the toxigenic diatom genus Pseudo-nitzschia in coastal northern European waters and gateways to eastern Arctic seas: Causes, ecological consequences and socio-economic impacts

2023· article· en· W4387423887 sur OpenAlexfundno aff
Allan Cembella, Kerstin Klemm, Uwe John, Bengt Karlson, Lars Arneborg, Dave Clarke, Tsuyuko Yamanaka, Caroline Cusack, Lars‐Johan Naustvoll, Eileen Bresnan, Luka Šupraha, Nina Lundholm

Notice bibliographique

RevueHarmful Algae · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Toxins and Detection Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si InovariiSvenska Forskningsrådet FormasAlfred-Wegener-Institut, Helmholtz-Zentrum für Polar- und MeeresforschungEuropean CommissionRéseau de cancérologie RossyAgence Nationale de la RechercheU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésNitzschiaEcologyDiatomBiologyArcticAlgal bloomClimate changeDomoic acidGeographyOceanographyPhytoplankton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diatom Pseudo-nitzschia H. Peragallo is perhaps the most intensively researched genus of marine pennate diatoms, with respect to species diversity, life history strategies, toxigenicity, and biogeographical distribution. The global magnitude and consequences of harmful algal blooms (HABs) of Pseudo-nitzschia are particularly significant because of the high socioeconomic impacts and environmental and human health risks associated with the production of the neurotoxin domoic acid (DA) among populations of many (although not all) species. This has led to enhanced monitoring and mitigation strategies for toxigenic Pseudo-nitzschia blooms and their toxins in recent years. Nevertheless, human adaptive actions based on future scenarios of bloom dynamics and proposed shifts in biogeographical distribution under climate-change regimes have not been implemented on a regional scale. In the CoCliME (Co-development of climate services for adaptation to changing marine ecosystems) program these issues were addressed with respect to past, current and anticipated future status of key HAB genera such as Pseudo-nitzschia and expected benefits of enhanced monitoring. Data on the distribution and frequency of Pseudo-nitzschia blooms in relation to DA occurrence and associated amnesic shellfish toxin (AST) events were evaluated in a contemporary and historical context over the past several decades from key northern CoCliME Case Study areas. The regional studies comprised the greater North Sea and adjacent Kattegat-Skagerrak and Norwegian Sea, eastern North Atlantic marginal seas and Arctic gateways, and the Baltic Sea. The first evidence of possible biogeographical expansion of Pseudo-nitzschia taxa into frontier eastern Arctic gateways was provided from DNA barcoding signatures. Key climate change indicators, such as salinity, temperature, and water-column stratification were identified as drivers of upwelling and advection related to the distribution of regional Pseudo-nitzschia blooms. The possible influence of changing variables on bloom dynamics, magnitude, frequency and spatial and temporal distribution were interpreted in the context of regional ocean climate models. These climate change indicators may play key roles in selecting for the occurrence and diversity of Pseudo-nitzschia species within the broader microeukaryote communities. Shifts to higher temperature and lower salinity regimes predicted for the southern North Sea indicate the potential for high-magnitude Pseudo-nitzschia blooms, currently absent from this area. Ecological and socioeconomic impacts of Pseudo-nitzschia blooms are evaluated with reference to effects on fisheries and mariculture resources and coastal ecosystem function. Where feasible, effective adaptation strategies are proposed herein as emerging climate services for the northern CoCLiME region.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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