Advances in the integration of microalgal communities for biomonitoring of metal pollution in aquatic ecosystems of sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
This review elucidated the recent advances in integrating microalgal communities in monitoring metal pollution in aquatic ecosystems of sub-Saharan Africa (SSA). It also highlighted the potential of incorporating microalgae as bioindicators in emerging technologies, identified research gaps, and suggested directions for further research in biomonitoring of metal pollution. Reputable online scholarly databases were used to identify research articles published between January 2000 and June 2023 for synthesis. Results indicated that microalgae were integrated either individually or combined with other bioindicators, mainly macroinvertebrates, macrophytes, and fish, alongside physicochemical monitoring. There was a significantly low level of integration (< 1%) of microalgae for biomonitoring aquatic metal pollution in SSA compared to other geographical regions. Microalgal communities were employed to assess compliance (76%), in diagnosis (38%), and as early-warning systems (38%) of aquatic ecological health status. About 14% of biomonitoring studies integrated microalgal eDNA, while other technologies, such as remote sensing, artificial intelligence, and biosensors, are yet to be significantly incorporated. Nevertheless, there is potential for the aforementioned emerging technologies for monitoring aquatic metal pollution in SSA. Future monitoring in the region should also consider the standardisation and synchronisation of integrative biomonitoring and embrace the "Citizen Science" concept at national and regional scales.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».