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Enregistrement W1492869533 · doi:10.21829/abm98.2012.1140

Diversidad y morfología de las especies de Pseudo-nitzschia (Bacillariophyta) del parque nacional Sistema Arrecifal Veracruzano, suroeste del Golfo de México

2017· article· es· W1492869533 sur OpenAlexfundno aff
M. L. Parsons, Yuri B. Okolodkov, José Antolín Áke-Castillo

Notice bibliographique

RevueActa Botanica Mexicana · 2017
Typearticle
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Toxins and Detection Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaUniversidad Veracruzana
Mots-clésBotánicaHumanitiesGeographyBiologyArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Con el fin de evaluar el riesgo para el ecosistema marino y la salud humana, se estudió la diversidad y la morfología de las diatomeas del género Pseudo-nitzschia del Parque Nacional Sistema Arrecifal Veracruzano, en el suroeste del Golfo de México. Se realizaron muestreos semanalmente en siete sitios georeferenciados durante un ciclo anual de mayo de 2005 a mayo de 2006. Las muestras se tomaron de la capa superficial de 30 cm de la columna de agua con una red fitoplanctónica de 20 µm de tamaño de malla. Con ayuda de los microscopios fotónico, electrónico de transmisión y electrónico de barrido se identificaron siete especies de Pseudo-nitzschia: las no tóxicas P. cf. subcurvata (estudiada solamente en el microscopio fotónico) y P. brasiliana, y las potencialmente venenosas, causantes de la intoxicación amnésica por consumo de mariscos (ASP) debido al ácido domoico: P. calliantha, P. cuspidata, P. delicatissima, P. pseudodelicatissima y P. pungens. Se concluye que existe riesgo potencial de ASP en el área de estudio. P. brasiliana y P. calliantha son nuevos registros para el suroeste del Golfo de México. Las comparaciones con los estudios en el norte del mismo cuerpo marino indican que la diversidad de Pseudo-nitzschia en el Golfo de México puede ser más alta que la documentada en el presente, y que algunas especies (e.g., P. multiseries) pueden tener limitaciones ecológicas y biogeográficas (e.g., temperaturas menores de 27 oC).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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