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Enregistrement W6982190558

Historical and contemporary drivers of cyanobacterial dynamics: regional and global perspectives

2014· dissertation· en· W6982190558 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePentecostalism and Christianity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEutrophicationCentennialDominance (genetics)PhytoplanktonCyanobacteriaBiomass (ecology)Climate change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De nombreux auteurs suggèrent que les changements environnementaux d'origine anthropique (c.-à-d., eutrophisation et réchauffement climatique) ont créé des conditions propices pour une dominance globale des cyanobactéries dans les communautés phytoplanctoniques. Cependant, à ce jour, il n'existe pas de synthèse quantitative pour appuyer cette présomption et nous avons très peu d'évidences empiriques des relations synergétiques entre les facteurs environnementaux qui peuvent être responsables d'une expansion des cyanobactéries à travers le temps. Un échantillonnage pluriannuel des lacs, couplé avec des reconstitutions paléolimnologiques s'est avéré une stratégie efficace pour répondre à ces questions. Dans ma thèse de doctorat, j'ai quantifié les tendances temporelles (bi-décennale; 1985-2011 CE à centenaire; 1800-2011 CE) de cyanobactéries, aussi bien au niveau régional (Alberta, Canada) qu'au niveau mondial. De plus, afin d'expliquer les tendances de cyanobactéries observées dans certains sites ou points temporels, j'ai également évalué les effets additifs et synergétiques entre les facteurs environnementaux. Par exemple, en utilisant des suivis de données de phytoplancton à long terme, provenant de cinq lacs albertains, j'ai démontré que l'augmentation de la biomasse des cyanobactéries est due à l'effet additif de la hausse des températures d'eau, de l'intensification de la stratification thermique, et des concentrations de nutriments élevés. En comparant des modèles empiriques basés sur des données spatiales à des données temporelles, j'ai démontré que l'utilisation de données spatiales est une méthode valide pour prédire la biomasse des cyanobactéries à l'échelle décennale. J'ai ensuite comparé des modèles basés sur différentes échelles temporelles (bi-décennale à centenaire) pour vérifier si la réponse des cyanobactéries face aux développements environnementaux a changée depuis le début de l'Anthropocène (ca. 1850 CE). En prolongeant l'échelle temporelle, j'ai noté une perte de variance expliquée de plus de 70% chez les modèles centenaires. Au niveau régional, les changements anthropiques qui sont survenus depuis les années ca. 1945 CE (eutrophisation et augmentation de la température de l'eau) ont facilité et expliquent l'expansion des cyanobactéries. Finalement, j'ai quantifié l'augmentation de l'abondance des cyanobactéries (accélération et ampleur) au cours des dernières ~200 ans en menant une synthèse de plus de 100 archives paléolimnologiques et ~20 suivis de phytoplancton à long terme. Avec ces données, j'ai démontré que dans l'hémisphère nord, l'augmentation des cyanobactéries est reliée à l'augmentation de l'apport en nutriments, l'élévation et la morphométrie des lacs. En termes généraux, ma thèse a amélioré nos connaissances de la dynamique spatio-temporelle des cyanobactéries dans les lacs tempérés et des facteurs expliquant cette dynamique. Ma thèse a également permis d'isoler certaines causes de l'expansion accélérée des cyanobactéries lorsque des seuils environnementaux sont franchis et lorsque des interactions entre ces facteurs se développent.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2014
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