Using ciliates to monitor different aquatic environments in Daya Bay, South China Sea
Notice bibliographique
Résumé
Spatial patterns of planktonic ciliate communities were studied to monitor marine water quality during winter, spring, summer, and autumn of 2014 in Daya Bay, South China Sea. A total of 41 species, with eight dominant species, were identified. Multivariate and univariate analyses demonstrated that spatial taxonomic pattern of planktonic ciliate communities was significantly correlated with environmental condition; ciliate abundance, species diversity, and species richness were significantly correlated with NO3– and salinity or temperature. Additionally, two dominant species (Tintinnopsis minuta Wailes, 1925 and Tintinnopsis beroidea Stein, 1867) were significantly positively correlated with nutrients, particularly with nitrogen nutrients. Three dominant species (Strombidium conicum (Lohmann, 1908) Wulff, 1919; Spirotontonia turbinata (Song & Bradbury, 1998) Agatha, 2004; Laboea strobila Lohmann, 1908) showed more sensitivity to salinity, whereas Mesodinium rubrum (Lohmann, 1908) was significantly correlated with temperature. Our findings suggest that planktonic ciliate communities can be considered a favorable bioindicator of marine water quality.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».