Selecting a suitable diversity index for a tropical Ramsar wetland site
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wetlands are under threat from the inflow of urban pollutants on a daily basis. The phytoplankton community is the most affected by increasing eutrophication. Biodiversity based on species richness and evenness can reflect the phytoplankton community composition, as well as describing the water pollution impacts on biotic communities. Eutrophication is a major problem in tropical wetland systems because they receive various waste discharges. Therefore, an attempt was made in this study to analyse the eutrophication status of a tropical wetland (part of the Vembanad Wetland in Cherthala‐Aroor‐Edakochi coastal belt, Kerala) that is being affected by seafood effluent discharges. Alpha indices (Shannon–Weiner Diversity Index; Simpson Index) and beta diversity (Jaccard Index and Sorensen Index) were used to identify appropriate diversity index in a eutrophic environment. Analysis of the plankton populations indicated significant variations among the wetland sampling sites, with the highest percentage of pollution indicators observed in the interconnected channels than in the main portion of the wetland. The results of this study also reveal that a dangerous level of reduction in Chlorophyceae occurred which, in turn, affects the wetland primary productivity. If this situation continues, the wetland will become dominated by fewer, more pollution‐tolerant species over time, indicating serious attention must be given to stopping the loss of diversity in the wetland. This study revealed that β diversity indices are more suitable for studying diversity in a eutrophic wetland system than α diversity indices, mainly because β diversity indices indirectly consider the pollution indicator species, whereas the Shannon Index fails to do so. This study also notes the importance of using the Simpson Index over the Shannon Index for eutrophic waterbodies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».