The relationship between the algal toxin microcystin and the chemical, physical and biological parameters in Lake Winnipeg
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacterial algae blooms are of rising concern all over the world because of their increasing abundance and toxin release. Using an 18-year dataset (1999 to 2017), correlations between chemical, physical and biological parameters and the microcystin toxin in Lake Winnipeg were investigated. Multi-panel scatterplots with Pearson correlation coefficients found total boron in euphotic dataset and Anabaena biomass in the surface dataset had the strongest positive correlations. N variables such as total N, total Kjeldahl N, nitrate + nitrite and the N:P ratio may aid in controlling microcystin levels in Lake Winnipeg. Higher toxins correlated with higher N variables in the surface dataset (total N and total Kjaldahl N) and euphotic dataset (N:P ratio) and higher toxins and lower N variables correlated in the euphotic dataset (dissolved NO3 + NO2). Total suspended solids had a positive correlation with toxin levels in the surface dataset; Secchi disk depth and wind speed had negative correlations. Overall, I found that algal toxin concentrations in the epilimnion of Lake Winnipeg correlated best with several metrics of nitrogen availability, water clarity, Anabaena biomass and boron concentrations .
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».