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Enregistrement W3115138554 · doi:10.30649/fisheries.v2i2.36

ANALISIS BIOMASSA DAN CADANGAN KARBON PADA EKOSISTEM LAMUN DI DESA TELUK BAKAU KABUPATEN BINTAN

2020· article· id· W3115138554 sur OpenAlex
Teguh Heriyanto, Bintal Amin, Insaniah Rahimah, Arsanti Arsanti

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFisheries Jurnal Perikanan dan Ilmu Kelautan · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and Coastal Ecosystems
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceGeologyForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lamun merupakan tumbuhan laut yang mampu menyimpan karbon dalam bentuk biomassa yangdiserap melalui proses fotosintesis, sehingga lamun memainkan peran yang luar biasa dalam mitigasiisu perubahan iklim global. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan April 2016. Analisis biomassadan cadangan lamun dilakukan di Laboratorium Kimia Laut, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan,Universitas Riau. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 6 species lamun pada plot, dimanaspecies terbanyak adalah C. rotundata dan species paling sedikit jumlahnya E. acroides. Nilaibiomassa total dan cadangan karbon total lamun berturut-turut adalah 213,10 ton bk/ha dan 72,46ton C/ha. Cadangan karbon pada ekosistem lamun di lokasi penelitian ini tidak memiliki perbedaansignifikan pada jarak 0 m, 50 m dan 100 m. Tingginya potensi biomassa dan cadangan carbon padaekosistem padang lamun menggambarkan besarnya peran ekosistem ini dalam menanggulangidampak buruk dari pemanasan global dengan cara menyerap karbon dioksida dan menyimpannyadalam bentuk biomassa. Hal ini dapat dijadikan sebagai acuan dalam membuat perencanaan mitigasiisu perubahan iklim global dan kegiatan konservasi pada ekosistem ini.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,200
Écart entre enseignants0,183 · 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