Profiling marine biotoxins in the Salish Sea
Notice bibliographique
Résumé
The frequency and magnitude of marine harmful algal blooms (HABs) appear to be increasing worldwide, influenced by factors such as eutrophication and climate change. Biotoxins produced by harmful algae can have a negative impact on marine life including fish, mammals and seabirds. Variations in the timing, extent, duration, and impact of toxic HABs have been linked to changing environmental conditions, including extreme events such as the 2014-2016 North Pacific marine heatwave. Scientists at Fisheries and Ocean Canada (DFO) have been partnering with the Pacific Salmon Foundation (PSF) Citizen Science program to collect and analyze biotoxin samples, taxonomic and environmental data from the Salish Sea. The goal of this research is to identify the biotoxins present in these waters and the environmental conditions associated with their production by harmful algae. To enable this research, new methodology has been developed to quantify multiple biotoxins in seawater and phytoplankton, including those associated with amnesic, paralytic and diarrhetic shellfish poisoning in humans. We have used this innovative approach to generate spatial and temporal profiles of harmful algal biotoxins in the Salish Sea, an area that encompasses aquaculture facilities, coastal communities, and critical habitat for (endangered) marine mammals and their prey. Our results suggest that biotoxin concentrations are related to water temperature as well as the presence of associated harmful algae. This information may be used to help predict and manage the impacts of toxic algal blooms on the Salish Sea Ecosystem in a changing climate.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».