Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new nitrogen-based trophic state index (TSI) for the estimation of status of eutrophication in a lagoon system. Nitrite-nitrogen (NO2-N) is preferable because of its greater abundance in Chilika lagoon and its relation to other criteria of trophic state, for example, chlorophyll-a (Chl-a) and Secchi disk depth (SDD). Nitrite is preferable over nitrate because the former decreases the fluorescence and affects photosynthesis, thereby controlling primary production. This paper also computes TSI using Chl-a and SDD. The three parameters account for the biological, chemical, and physical characteristics of the lagoon. It will be possible to estimate the TSI of freshwater and brackish water lagoons and other water bodies using the new expressions taking into consideration the spatial and temporal variability in the dataset. Depending on the data availability, alternative TSI (Chl-a) and TSI (SDD) can account for the biological and physical contributions to eutrophication. The estimated TSI can account for Chl-a and NO2-N up to 322.18 mg m−3 and 61.99 μg L−1, respectively. The TSI based on these three parameters can serve as a complimentary and predictive tool for lagoon management and field programs to monitor the health of a lagoon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».