Effects of environmental change on phytoplankton in Kuwait Bay, Arabian Gulf: Emerging Critical Issues
Notice bibliographique
Résumé
Declining fluvial discharge, dust storms, salinity increases to ~44 PSU and anthropogenic activities impact the phytoplankton of Kuwait Bay, located in the hyper-arid desert climate of the north-western Arabian Gulf. Historical trends in phytoplankton dynamics in the bay are reviewed, which include decadal changes in phytoplankton communities and episodic algal blooms. The number of identified dinoflagellate species has increased from 45 to 213 since 1931, with increases in six categories of potentially toxigenic species, of which Gymnodinium catenatum, Karenia papilionacea and Pyrodinium bahamense pose the highest risk. A decline in chlorophyll a between 2002 and 2020, despite available nutrient sources, likely contributed to the decline in Arabian Gulf fisheries. Apart from declining pelagic fish catches, several mass fish mortality events have been reported for mullets, sobaity seabreams and sea cucumbers. Experimental manipulation of offshore Kuwait surface waters (~42 PSU) to salinities of 32, 37, 42 and 50 PSU resulted in phytoplankton bloom proportions in four days at 32 and 37 PSU. The measured trends in key ecosystem variables together with the decline in diatoms to dinoflagellates, and mass mortalities of fish, suggest a rapidly changing structure and functioning of phytoplank- ton communities in Kuwait Bay. Restoration measures are suggested to improve the ecological condition of the bay and surrounding Arabian Gulf, including greater regional collaboration to reduce the flow of brine and waste water nutrients into the Gulf.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».