Literature review of Microseira wollei distribution, environmental drivers, and risks : Lake St. Clair, Michigan, case study
Notice bibliographique
Résumé
Microseira wollei (formerly Lyngbya wollei) has grown to noxious densities within Lake St. Clair, located between Lake Erie and Lake Huron. De-spite the limited data on this cyanobacterium within Lake St. Clair, data exists for M. wollei within the Great Lakes region and in the southeastern United States, where water resource managers have been managing growths for decades. These data provide pertinent insights into the environmental distribution, environmental drivers, risks, and management of M. wollei, which is mainly distributed within eastern states and provinces in North America, from Canada to Florida. Environmental drivers may be site-specific and specific to the M. wollei population; therefore, the environmental drivers identified in this literature review are a starting point to inform further investigations. M. wollei within Lake St. Clair may pose risks to humans. Risks may originate from toxins, disinfection by-products, and, potentially, fecal indicator bacteria. M. wollei has the potential to produce a range of toxins; however, the most prevalent toxins are saxitoxins, a group of neurotoxins. This literature review will help the US Army Corps of Engineers Detroit District; Macomb County, Michigan; and other interested parties understand potential triggers for growth, communicate risks, and help develop an adaptive management framework.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».