MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6986165105

A Pan-Canadian Comparison of Cyanobacteria Bloom Management Policies, Programs, and Practices

2022· other· en· W6986165105 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarWorks@BGSU (Bowling Green State University) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyanobacteriaEutrophicationBloomAlgal bloomMicrocystis aeruginosaOutreachGovernment (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across the globe, reports of cyanobacteria blooms are on the rise. The increasing occurrence of cyanobacteria blooms and cyanotoxins is attributed to phosphorous (P) loading, climate change, among a mix of other factors. While eutrophic lakes have a higher risk of blooms, oligotrophic and mesotrophic lakes are also experiencing blooms. This means governments need to develop a robust cyanobacteria management strategy (prevent, control, and mitigate) to protect public health. In Canada, water management is a shared responsibility among the federal, provincial, and local governments; however, cyanobacteria management is mainly a provincial and local government responsibility. This research compares and contrasts five provincial cyanobacteria management strategies from Alberta, Manitoba, Nova Scotia, Ontario, and Saskatchewan. Using a policy analysis framework, the methods of data collection include a review of grey and academic literature, legislation/regulations, and interviews with actors involved in cyanobacteria bloom management in each province. Also, three case studies Lake Erie, Ontario; Lake Winnipeg, Manitoba; and Pigeon Lake, Alberta were selected to analyze the policies and programs in practice. A robust cyanobacteria management strategy involves prevention, control, and mitigation to avoid public health risks. All jurisdictions in Canada have initiatives to manage cyanobacteria blooms. Nutrient management continues to be the cornerstone of bloom prevention by controlling point and diffuse sources of P runoff control. Nutrient management mostly relies on voluntary participation, so reductions in nutrient loading are heavily dependent on financial incentives, and education and outreach programs; however, there is little to no understanding or tracking of implementation. Also, P control will not reduce the risk of blooms in low P lakes. Monitoring programs and targets should include dissolved oxygen. Public health risks associated with cyanotoxins are mitigated through public reporting or monitoring drinking water sources and recreational waters. The monitoring and reporting programs vary by province. For instance, certain drinking water sources and recreational waterbodies are routinely monitored, whereas in other provinces sampling is driven by public reporting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarWorks@BGSU (Bowling Green State University)Même sujetFetal and Pediatric Neurological DisordersTravaux en français237 207