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Enregistrement W7133289649

Harmful Algae in Marine Ecosystems

2025· other· en· W7133289649 sur OpenAlexfundaboutno aff
Fisheries and Oceans Canada, Pêches et Océans Canada

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaCanadian Food Inspection AgencyUniversité Laval
Mots-clésAlgaeMarine ecosystemEcosystemAlgal bloomHarmHuman healthAquatic ecosystem
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Harmful algae (HA) are phytoplankton, and to a lesser extent sympagic algae species, with the potential to cause harm to organisms, food webs, ecosystems and human health via the production of phycotoxins, mechanical action, or hypoxia. As such, harmful algal events (HAEs) have emerged as an important stressor for marine ecosystems. HA species, phycotoxins, and HAEs in Canada’s three oceans were reviewed based on Canadian published and unpublished reports. A 30-year time series of 593 Canadian records (1987 to 2017) from the Harmful Algal Event Database (HAEDAT) was analyzed for the Atlantic and Pacific coasts that showed recurring HAEs have been widespread. No HAEDAT records exist for the Arctic. To date, 70 harmful algal species (including 45 in the Arctic), known to have caused, or to have been associated with, HAEs on the coasts of Canada or elsewhere, have been reported in Canadian waters. A conceptual bow tie model was developed as a framework to link causes to outcomes of HAEs. It incorporates three natural drivers and five emerging anthropogenic pressures that influence the occurrence of HAEs in Canadian marine waters and was applied to identify national and regional knowledge gaps that might limit Fisheries and Oceans Canada’s (DFO) ability to manage consequences of HA, especially those linked to DFO’s mandate. Nationally, overarching knowledge gaps include limited HA monitoring, and limited understanding of the effects of specific emerging anthropogenic pressures that drive changes in HA species, phycotoxins, and bloom development and toxicity. These knowledge gaps prevent the development of effective predictive HAE models, which hinders our forecasting/hindcasting capability and hampers development of mitigation and prevention strategies. Information regarding the role of climate change, including extreme events and ocean acidification, on HAEs was identified as a key knowledge gap in Canada. Fundamental knowledge gaps exist in the Arctic Region, where there is a lack of basic information on the presence of HA and phycotoxins, and their impacts on species and ecosystems. Understanding the effects (including sublethal and cumulative) of HA and phycotoxins on the growth, physiology, reproduction and behaviour of marine biota is essential to evaluate impacts on food webs, ecosystems and human health, and consequences to species-at-risk, marine mammals, aquaculture, fishery and fish population health, ecosystem health, and food safety and security. Monitoring of phytoplankton and phycotoxins should be continued and expanded by developing novel methods, and using new and existing capacity and partnerships. This is especially important for areas where information is lacking, particularly the Arctic.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
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