Improving estimation of phytoplankton abundance and distribution in ballast water discharges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the International Maritime Organization’s (IMO) International Convention for the Control and Management of Ships’ Ballast Water and Sediments now in force, determining abundance and distribution of phytoplankton inside ballast tanks is critical for successful ballast water management, particularly when assessing compliance. The relationship between the abundance and distribution of cells was examined to obtain the best representative sample of the entire phytoplankton community in ballast tanks, comparing three ballast water sampling techniques including in-line, in-tank, and Van Dorn bottle methods. Lloyd’s index, D y , and Gini index were applied to compare methods of sample collection and determine representativeness of samples and performance of sampling methods. Phytoplankton abundance trends from live microscopy counts using fluorescein diacetate (FDA) were also compared to those using a FlowCAM on preserved samples. The phytoplankton community showed a patchy distribution inside the ballast tank and this trend was observed across all voyages. The estimated marginal mean analysis showed that in hypothetical conditions (e.g., 702 m 3 of water in ballast tank and phytoplankton whole-tank abundance of 19,522 cells), the difference among the three methods was small. Conversely, statistical analysis performed on empiric abundances using a negative binomial regression model determined that the volume discharged during sampling of ballast water has an effect on the number of cells collected on a given voyage. Results of this study also confirmed that the in-line method may be a better method at collecting phytoplankton samples from ballast tanks than the in-tank or Van Dorn method, regardless of the time at which samples are collected. Finally, the number of living cells and the number of preserved cells showed similar trends for most of the voyages, despite fewer samples analyzed using FDA.
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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 | 0,000 | 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 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 ».