A review of prevention and remediation strategies for cyanobacteria blooms in freshwater systems
Notice bibliographique
Résumé
The global increase in cyanobacterial bloom, due to changes in environmental conditions and ecosystem factors poses a significant risk to human health, fisheries, ecosystems, and tourism. Some cyanobacteria produce toxins that alter the biological functions of other organisms. In addition to causing cytotoxicity, neurotoxicity, skin toxicity, and gastrointestinal problems in humans, these toxins can harm the liver, kidneys, and central nervous system. While evidence supports the effective prevention and remediation of cyanobacteria in laboratory settings, the practical implementation of these techniques in natural waters remains unclear. Ecosystem managers are particularly concerned about the potential negative effects of certain techniques on water bodies as well as the financial implications of their application. To bridge this knowledge gap, we systematically searched empirical studies and synthesized strategies used to prevent or manage cyanobacteria in freshwater systems. These strategies include floating treatment of wetlands, hypolimnetic withdrawal, flocculation, coagulation, integrated management of watersheds, hydrologic manipulation, artificial mixing systems, and bio-manipulation. The studies reviewed indicate that effectively limiting external and internal nutrient loading can help prevent and reduce cyanobacteria in freshwater ecosystems. Ultimately, an integrated watershed management approach, combined with targeted strategies to address internal phosphorus loading specific to each aquatic environment, represents an effective practice for preventing and mitigating cyanobacterial blooms in freshwater systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».