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Enregistrement W2026496215 · doi:10.2989/ajas.2007.32.2.9.206

The community composition and biomass of pelagic ciliated protozoa in East African lakes

2007· article· en· W2026496215 sur OpenAlexaff
Andrew Yasindi, William D. Taylor, Denis H. Lynn

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Aquatic Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCiliateChlorophyll aEutrophicationPlanktonCanonical correspondence analysisBiologyBiomass (ecology)EcologyPelagic zoneAbundance (ecology)BotanyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The community composition and biomass of planktonic ciliates were studied in 17 tropical East African lakes varying from freshwater to saline, and from oligotrophic to eutrophic. The conductivity of the lakes varied from 207μS cm−1 to 70 000μS cm−1. Chlorophyll a concentration ranged from <5mg m−3 to >50mg m−3, while bacterial numbers were between 2.9 × 106 and 2.55 × 108 bacteria ml−1. Principal components analysis based on environmental variables revealed a single strong environmental gradient across the lakes related to conductivity, alkalinity, bacterial abundance, chlorophyll a, and (negatively) to Secchi depth. Oligotrichs (e.g. Strombidium, Strobilidium, Halteria) and scuticociliates (e.g. Cyclidium, Pleuronema, Cristigera) dominated the ciliate communities numerically. The species-environment correlations, as revealed by canonical correspondence analysis, indicate a strong relationship between ciliate genera and the environmental gradient. Herbivorous oligotrichs were characteristic of oligotrophic and mesotrophic lakes, which were also freshwater to moderately saline lakes. On the other hand, scuticociliates, primarily bacterivores, were most abundant in alkaline and saline lakes with high chlorophyll a concentrations. Biomass of ciliates was related to chlorophyll, as has been observed in temperate and subtropical lakes, but was more strongly related to bacterial concentration.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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