Historical and contemporary drivers of cyanobacterial dynamics: regional and global perspectives
Bibliographic record
Abstract
De nombreux auteurs suggèrent que les changements environnementaux d'origine anthropique (c.-à-d., eutrophisation et réchauffement climatique) ont créé des conditions propices pour une dominance globale des cyanobactéries dans les communautés phytoplanctoniques. Cependant, à ce jour, il n'existe pas de synthèse quantitative pour appuyer cette présomption et nous avons très peu d'évidences empiriques des relations synergétiques entre les facteurs environnementaux qui peuvent être responsables d'une expansion des cyanobactéries à travers le temps. Un échantillonnage pluriannuel des lacs, couplé avec des reconstitutions paléolimnologiques s'est avéré une stratégie efficace pour répondre à ces questions. Dans ma thèse de doctorat, j'ai quantifié les tendances temporelles (bi-décennale; 1985-2011 CE à centenaire; 1800-2011 CE) de cyanobactéries, aussi bien au niveau régional (Alberta, Canada) qu'au niveau mondial. De plus, afin d'expliquer les tendances de cyanobactéries observées dans certains sites ou points temporels, j'ai également évalué les effets additifs et synergétiques entre les facteurs environnementaux. Par exemple, en utilisant des suivis de données de phytoplancton à long terme, provenant de cinq lacs albertains, j'ai démontré que l'augmentation de la biomasse des cyanobactéries est due à l'effet additif de la hausse des températures d'eau, de l'intensification de la stratification thermique, et des concentrations de nutriments élevés. En comparant des modèles empiriques basés sur des données spatiales à des données temporelles, j'ai démontré que l'utilisation de données spatiales est une méthode valide pour prédire la biomasse des cyanobactéries à l'échelle décennale. J'ai ensuite comparé des modèles basés sur différentes échelles temporelles (bi-décennale à centenaire) pour vérifier si la réponse des cyanobactéries face aux développements environnementaux a changée depuis le début de l'Anthropocène (ca. 1850 CE). En prolongeant l'échelle temporelle, j'ai noté une perte de variance expliquée de plus de 70% chez les modèles centenaires. Au niveau régional, les changements anthropiques qui sont survenus depuis les années ca. 1945 CE (eutrophisation et augmentation de la température de l'eau) ont facilité et expliquent l'expansion des cyanobactéries. Finalement, j'ai quantifié l'augmentation de l'abondance des cyanobactéries (accélération et ampleur) au cours des dernières ~200 ans en menant une synthèse de plus de 100 archives paléolimnologiques et ~20 suivis de phytoplancton à long terme. Avec ces données, j'ai démontré que dans l'hémisphère nord, l'augmentation des cyanobactéries est reliée à l'augmentation de l'apport en nutriments, l'élévation et la morphométrie des lacs. En termes généraux, ma thèse a amélioré nos connaissances de la dynamique spatio-temporelle des cyanobactéries dans les lacs tempérés et des facteurs expliquant cette dynamique. Ma thèse a également permis d'isoler certaines causes de l'expansion accélérée des cyanobactéries lorsque des seuils environnementaux sont franchis et lorsque des interactions entre ces facteurs se développent.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".