Net efficacy of open ocean ballast water exchange on plankton communities
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the efficacy of two ballast water exchange (BWE) methods during two transoceanic voyages of a bulk carrier in September 1999 and October 2000 between Rotterdam (The Netherlands) and Sept-Îles (Canada). The experimental design accounted for the uptake of new species during exchanges by considering only those taxa observed prior to BWE (initial taxa). To account for natural decreases due to mortality in the tanks, communities in exchanged ballast tanks were compared with those in control tanks, thus allowing the ‘net BWE efficacy’ of the procedures to be determined. The efficacy of the removal of organisms varied among BWE methods, plankton communities (microplankton and zooplankton) and taxonomic groups. BWE efficacy was greater for zooplankton (72–90%) than microplankton (49–80%). When the fairly high natural mortality observed in control tanks was considered in the calculation of BWE efficacy (net BWE efficacy), much lower efficacy was observed (microplankton: 29–40%; zooplankton: 23–54%). The 300% flow-through method (FT) is the most effective BWE method (net efficacy) for removing initial microplankton taxa (1999 and 2000), whereas the FT was either similarly (1999) or less than (2000) effective compared with the procedure normally carried out on board this vessel (NORM method) for the zooplankton community. However, BWE was more efficient in removing microplankton than zooplankton in 1999 while the opposite pattern occurred in 2000. The seasonal timing of voyages and the BWE site influenced the density and composition of species introduced to tanks during BWE.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».