MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7161973077 · doi:10.82308/20990

Monitoring and characterization of toxic cyanobacterial blooms

2009· dissertation· en· W7161973077 sur OpenAlexaboutno aff
Hongmei Duan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquatic environmentShiga-like toxinEnvironmental factorCeriodaphnia dubiaMembrane filter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un suivi de la dynamique des populations de Microcystis qui ont la capacité de produire des toxines a été effectué à la baie Missisquoi (partie canadienne du lac Champlain) à l'aide d'outils moléculaires. Deux types de membranes ont été utilisés : un filtre standard (GF/C) pour quantifier les microcystines, et un filtre pour capturer les bactéries. Cette étude a démontré que le filtre standard (GF/C) est approprié pour déterminer les concentrations de microcystines, mais qu'il n'est pas adéquat pour caractériser avec des techniques moléculaires, les populations de bactéries et de cyanobactéries. Une bonne corrélation a été obtenue en 2006, entre les concentrations de microcystines déterminées par les méthodes ELISA et HPLC et le nombre de copies du gène mcyD (impliqué dans la biosynthèse des microcystines). Les résultats ont donc démontré le potentiel de cette méthode de PCR en temps réel, ciblant le gène mcyD, pour la détection et le suivi des proliférations de cyanobactéries qui produisent des toxines. La présence du pathogène fécal Escherichia coli a été évaluée afin de déterminer la relation entre l'application de lisier et de fumier et l'augmentation dans l'eau du lac, des nutriments qui causent les proliférations. Une bonne corrélation a été obtenue entre l'application du lisier et du fumier et les précipitations ainsi qu'entre les concentrations élevées d'azote dans le lac, suggérant qu'une meilleure gestion des matières fertilisantes est nécessaire pour réduire les apports de nutriments dans la baie Missisquoi.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics→Travaux en français237 207→