Notice bibliographique
Résumé
The sediment rejection ability of 8 coral species of 5 families and 3 morphologies were assessed in a series of short term exposure tests over a sedimentation range of 0.5–40 mg cm − 2 d − 1 and one longer term exposure test of 235 mg cm − 2 . Sediment accumulation rates on live corals and dead (enamel-covered) skeletons varied between morphologies, with branching species often more adept at self-cleaning. Flow rates (0–17 cm s − 1 ) significantly affected sediment-shedding ability as did differences in particle sizes, with coarse silt rejected faster than fine silt, but only at very high (235 mg cm − 2 ) deposition rates. Siliciclastic sediment was rejected faster than carbonate sediments and smothering for many days by mms of low organic content carbonate sediment resulted in bleaching, but no mortality. The findings are discussed with respect to turbidity generated in natural and dredging-related resuspension events and in the context for impact prediction for dredging projects. • Branching corals are highly adept at cleaning their surfaces of depositing sediments compared to other morphologies. • Flow rates significantly affected corals' sediment-shedding ability. • Siliciclastic sediment was rejected faster by corals than carbonate sediment. • Coarse silt was rejected faster than fine silt, but only at very high sediment deposition rates. • Smothering of corals for many days by mms of low organic content carbonate sediment resulted in bleaching, but no mortality.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,002 |
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 ».