Quantifying microcystin concentrations, their composition and drivers across over 400 north-temperate and boreal Canadian lakes
Notice bibliographique
Résumé
Microcystins (MCs) are the most commonly measured of the cyanotoxins. Roughly 250 MC congeners have been identified to date with noted differences in their toxicity and persistence. Regional and national scale models for different parts of the world have been instrumental in identifying the drivers of total MC concentrations including toxin-producing cyanobacteria biomass, nutrients (total nitrogen and phosphorus), agricultural development in the watershed, temperature and light. Most of the MC work in Canadian lakes has focused on total concentrations and congener-specific data are lacking. Using the first Canada-wide lake set, with standardized sampling generated through the NSERC LakePulse Network, we quantified the importance of biotic and abiotic predictors of total MCs as well as several congeners from up to 440 lakes. Overall, MCs were detected in 30% of lakes using ELISA, mostly in central Canada within the Prairies and Boreal Plains ecoregions. Total concentrations were generally low, with just 10% of lakes exceeding the WHO drinking water guideline. While considering a broad suite of variables – physiography, water quality, land use, zooplankton abundance, climate, and cyanobacteria enumerations - MCs were most associated with high nutrients, low hypolimnetic oxygen, high chlorophyll-a and the biomass of known MC producers, particularly Microcystis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».