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Enregistrement W2791211080 · doi:10.1016/j.envpol.2018.03.037

Diatom responses to sewage inputs and hydrological alteration in Mediterranean streams

2018· article· en· W2791211080 sur OpenAlexfundno aff
Elisabet Tornés, Jordi‐René Mor, Ladislav Mandarić, Sergi Sabater

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollution · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundFederación Española de Enfermedades RarasCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésDiatomSTREAMSSewageBenthic zonePollutionMediterranean climateEnvironmental scienceEcologyEffluentBiologyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyzed the conjoint effects of sewage inputs and hydrological alteration on the occurrence of teratological forms and on the assemblage composition of stream benthic diatoms. The study was performed in 11 Mediterranean streams which received treated or untreated urban sewage (Impact sites, I), whose composition and morphological anomalies were compared to upstream unaffected (Control, C) sites. The impact sites had high concentrations of ammonium, phosphorus, and pharmaceutical compounds (antibiotics, analgesics, and anti-inflammatories), particularly in those receiving untreated sewage. Impact sites had a higher proportion of teratological forms as well as a prevalence of diatom taxa tolerant to pollution. The differences in the diatom assemblage composition between the paired C and I sites were the largest in the impacted sites that received untreated sewage inputs as well as in the systems with lower dilution capacity. In these sites, the diatom assemblage was composed by a few pollution-tolerant species. Mediterranean river systems facing hydrological stress are highly sensitive to chemical contamination, leading to the homogenization of their diatom assemblages.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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