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Enregistrement W2072197996 · doi:10.1121/1.4919987

Mobility of dinoflagellates measured by high-frequency ultrasound

2015· article· en· W2072197996 sur OpenAlexaff
Hansoo Kim, Tae‐Hoon Bok, Kweon-Ho Nam, Juho Kim, Dong‐Guk Paeng, So-Jeong An, Joon-Baek Lee

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDinoflagellatePhytoplanktonBenthic zoneChristian ministryOceanographyPhotosynthesisHigh frequency ultrasoundSedimentationUltrasoundEnvironmental scienceRed tideBiologyPhysicsEcologyGeologyBotanyAcousticsNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of phytoplankton contributing more than 50% of the global amount of photosynthesis has been emphasized for a long time. Sometimes, the over-growth of phytoplankton causes the negative influence such as red-tide phenomenon on marine ecological environments. Therefore, the measurement of the mobility of phytoplankton is important. In this study, the mobility of the benthic dinoflagellate, Amphidinium carterae Hulburt (A. Carterae) incubated by f/2 medium was investigated using high-frequency ultrasound. Backscattering signal from A. Carterae was measured for 2 s in every 2 min by a 40-MHz ultrasound transducer, and the integrated backscattering power calculation was followed. The mobility of A. carterae in response to the light was illustrated by M-mode image of the echoed signals. The mobility of A. carterae was estimated to about 0.4 mm/s for the upward movement in response to light, while its sedimentation rate was measured to about 0.1 mm/s in a dark environment. This study suggests that mobility of benthic dinoflagellates responding to light can be measured by M-mode imaging of high-frequency ultrasound. (This research was a part of the project titled “Measurement of cells division and photosynthesis of phytoplankton using ultrasound”, funded by the Ministry of Oceans and Fisheries, Korean.)

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,251
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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