Catch me if you can: Comparing ballast water sampling skids to traditional net sampling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the recent ratification of the International Convention for the Control and Management of Ships' Ballast Water and Sediments, 2004, it will soon be necessary to assess ships for compliance with ballast water discharge standards. Sampling skids that allow the efficient collection of ballast water samples in a compact space have been developed for this purpose. We ran 22 trials on board the RV Meteor from June 4–15, 2015 to evaluate the performance of three ballast water sampling devices (traditional plankton net, Triton sampling skid, SGS sampling skid) for three organism size classes: ≥ 50 μm, ≥ 10 μm to < 50 μm, and < 10 μm. Natural sea water was run through the ballast water system and untreated samples were collected using paired sampling devices. Collected samples were analyzed in parallel by multiple analysts using several different analytic methods to quantify organism concentrations. To determine whether there were differences in the number of viable organisms collected across sampling devices, results were standardized and statistically treated to filter out other sources of variability, resulting in an outcome variable representing the mean difference in measurements that can be attributed to sampling devices. These results were tested for significance using pairwise Tukey contrasts. Differences in organism concentrations were found in 50% of comparisons between sampling skids and the plankton net for ≥ 50 μm, and ≥ 10 μm to < 50 μm size classes, with net samples containing either higher or lower densities. There were no differences for < 10 μm organisms. Future work will be required to explicitly examine the potential effects of flow velocity, sampling duration, sampled volume, and organism concentrations on sampling device performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle