Effets de différentes conditions environnementales sur la production, l’excrétion et la dégradation des cyanotoxines dans les écosystèmes d’eau douce et saumâtre
Bibliographic record
Abstract
Les cyanotoxines présentes dans l’environnement menacent l’intégrité des écosystèmes aquatiques et la santé humaine. Dans un contexte où les changements climatiques sont susceptibles de favoriser les efflorescences cyanobactériennes, il nous apparaît nécessaire de mettre à jour nos connaissances sur ce sujet. Cette revue de littérature synthétise les effets de différents facteurs environnementaux sur la production et la dégradation des cyanotoxines ainsi que sur la détoxification de la colonne d’eau dans les écosystèmes naturels d’eau douce et saumâtre au Québec. Les effets de certains facteurs traités dans cet article sont bien connus (nutriments, lumière, température de l’eau, biodégradation et activité bactérienne), alors que d’autres, aussi importants (salinité, vent, métaux-traces, pesticides et contact avec les sédiments), mériteraient d’être plus étudiés.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".