Patterning Zooplankton Communities in Accordance with Annual Climatic Conditions in a Regulated River System (Nakdong River, South Korea)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we investigated what environmental factors mainly influence the pattern of zooplankton communities in the regulated Nakdong River. Fifteen years of data (N= 629, 1994 to 2008) were used to analyze the patterns by means of self‐organizing map (SOM), that is capable of extracting information through competitive and adaptive properties. A total of 34 variables (18 groups of zooplankton and 16 physicochemical parameters) were patterned onto the SOM, and then each variable was compared in accordance with three different annual rainfall patterns (i.e., dry, moderate, and wet). Finally, seven clusters were categorized according to Euclidian distance between the clusters on the SOM. Clear seasonal features for the variables were interpreted in five major categories, and two more subcategories were partitioned by a specific feature of zooplankton abundance and appearance. In the result, the patterns of zooplankton assemblage were mainly distinguished by water temperature, Secchi transparency, and river flow rate. In particular, the SOM result depicted a clear pattern of zooplankton assemblage clusters partitioned by annual precipitation, which accentuated the prolonged effect of dam regulation on plankton assemblage in a regulated river system. (© 2011 WILEY‐VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim)
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».