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Enregistrement W2156841438 · doi:10.1051/kmae/2014010

Influence of tubificid worms on nutrient fluxes across water-sediment interface in fish farm settling ponds

2014· article· en· W2156841438 sur OpenAlexafffund
Jaume Puigagut, Florent Chazarenc, Yves Comeau

Notice bibliographique

RevueKnowledge and Management of Aquatic Ecosystems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSettlingMicrocosmNutrientSedimentPhosphorusEnvironmental chemistryNitrateEnvironmental sciencePhosphateBiologyAnimal scienceEcologyChemistryEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of tubificid worms on nutrient translocation from water to fish farm sediments accumulating in settling ponds was addressed under laboratory conditions. Small microcosms of 0.5 L were filled up with 35 g of sludge from a fish farm settling pond and 0.15 L of filtered settling pond water. The experimental set up consisted of one control line (no worms added), a second experimental line with 1 mg of tubificid worms·g-1 fresh sediment (550 individuals·m-2) and a third experimental line with 40 mg of tubificid worms·g-1 fresh sediment (22 000 individuals·m-2). Nutrients translocation was determined by monitoring overlaying water concentration of ammonia, nitrate and phosphate for ten days. Results showed that abundances of 550 individuals·m-2 had no significant influence on the fluxes of nutrients here considered. However, the influence of higher abundances of tubificids (22 000 individuals·m-2) was of significant extent on the translocation of nitrate and phosphate. Accordingly, bioturbation of tubificids caused 55% lower nitrate uptake by the sediment when compared to control conditions. Phosphorus released by the sediments of the control condition was ca. 90% higher than that recorded under abundances of tubificids (22 000 individuals·m-2). Results obtained allowed us to estimate that fish farm settling ponds highly colonized by tubificid worms (22 000 individuals·m-2) may contribute to decrease phosphorus discharge (in terms of soluble phosphorus) in ca. 5 g of P·ton-1 of fish produced.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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