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Enregistrement W2950196546 · doi:10.33772/jsl.v4i1.6805

STRUKTUR KOMUNITAS MAKROALGA DI PERAIRAN DESA LANGARA BAJO KONAWE KEPULAUAN

2019· article· id· W2950196546 sur OpenAlexaff
Nurlela Nurlela, Wa Nurgayah, Emiyarti

Notice bibliographique

RevueJurnal Sapa Laut (Jurnal Ilmu Kelautan) · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and Coastal Ecosystems
Établissements canadiensLangara College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Makroalga merupakan sumber daya hayati laut yang memiliki nilai ekonomis penting yang dimanfaatkan sebagai bahan makanan dan obat-obatan. Penelitian ini dilaksanakan di Perairan Desa Langara Bajo Konawe Kepulauan yang bertujuan untuk menggetahui Struktur Komunitas Makroalga, seperti indeks keanekaragaman, indeks keseragaman, indeks dominansi, dan pola sebaran makroalga. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan April-Mei 2018, yang meliputi pengambilan data dan penggolahan data penelitian. Pengambilan data dilakukan dengan metode transek kuadrat. Pengambilan data di setiap stasiunnya dilakukan sebannyak 3 kali. Jenis makroalga yang diperoleh yaitu Halimeda opuntia, Neomeris vanbosseae, Valonia fastigiata, Dictyosphaeria cavernosa, Halimeda discoidea, Halimeda tuna, Halimeda macrobola, Ceulerpa serrulata, Chlorodesmis fastigiata, Turbinaria ornota, Dictyota bartayresiana, Padina australis, Sargassum polycystum, Amphiroa fragilissima, Glacilaria cotoni, Acanthopora spicifera, Laurencia tronai, dan Glacilaria salicornia. Indeks keanekaragaman jenis makroalga (H’) berkisar antara 0,748−2,182, indek keseragaman (E) berkisar antara 0,477−0,878, indeks dominansi (D) berkisar antara 0,144−0,581, pola sebaran (Id) berkisaran antara 0,705−2,903 termasuk kategori merata dan mengelompok. Substrat pada lokasi penelitian bertekstur pecahan karang dan pasir.Kata Kunci: Struktur Komunitas, Makroalga, Perairan Desa Langara Bajo.

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)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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