Impact of Nypa Palm (<i>Nypa fruticans</i>) and Mangroves Forests on Plankton Community along Andoni River, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The invasion of mangroves forest by nypa palm is said to affect the ability of the mangroves to act as a spawning ground for fishes. It is thus hypothesized that nypa palm presence in mangrove forest will impact their fish spawning ability due to the reduction in plankton population. A total of four stations were chosen: station 1 (open water), Station 2 (nypa palm dominant), station 3 (Rhizophora and Avicennia dominant), Station 4 (Mixed forest). Results of water quality parameters include; pH (6.99 ± 0.16), temperature (28.20°C ± 0.05°C), DO (4.71 ± 0.18 mg/L), conductivity (19.52 ± 0.20 µm/s), salinity (10.76 ± 0.07 ppt) and TDS (13.45 ± 0.27 ppt). Mean values of the physico-chemical parameters were not significantly different from each other (P > 0.05). In all 737 zooplankton in eleven genera were collected. Copepoda dominated with 75.1%. Similarly, 4774 phytoplankton in six taxa were collected. Bacilliarophyceae dominated with 87.45%. Shannon Weiner index across the stations was highest in station 4 (0.36) and lowest in station 1 (0.33). Margalef’s index was highest in stations 2, 3, and 4 (3.48) and lowest in station 1 (2.67). Pielou’s index of evenness was highest in station 4 (0.099) and lowest in station 1 (0.089). The composition and abundance of plankton showed no significant difference across the four stations (P > 0.05). This implies that the presence of Nypa fruticans (Wurmb) did not have negative impact on the abundance and diversity of plankton.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».