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Enregistrement W3156266742 · doi:10.24908/iqurcp.10029

Impact of Surface Temperature and Salinity on the Ratio of Marine Diatoms to Dinoflagellates in the Trevor Channel Area

2018· article· en· W3156266742 sur OpenAlexvenueno aff
Leah Combs

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDinoflagellateSalinityPhytoplanktonDiatomOceanographyTemperature salinity diagramsSeawaterSea surface temperatureCommunity structureEnvironmental scienceEcologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an effort to illuminate the factors that influence surface phytoplankton community composition with respect to marine diatoms (Class Bacillariophyceae) and dinoflagellates (Phylum Dinoflagellata), temperature and salinity data were collected. Phytoplankton samples were collected at six surface water locations along the Trevor channel near Bamfield, British Columbia where sampling locations were of known gradients of salinity and temperature. Each sample was analysed under a light microscope, where 2 µL volumes of seawater were counted for both dinoflagellate and diatom abundances. The ratio of diatoms to dinoflagellates was determined by averaging multiple counts of well-mixed samples from each station. Surface temperature and salinity data were collected using individual CTD (Conductivity, Temperature, Depth) casts, where only the surface values were considered. The phytoplankton ratios were then correlated to each of temperature and salinity. It was found with strong positive correlation that conditions with higher salinity favoured dinoflagellate-dominant communities (r = 0.97, p = 0.00013) and conditions with higher temperature favoured diatom-dominant communities (r = 0.92, p = 0.0035). This data may prove useful in studies regarding how small and large scale climatic changes affect phytoplankton community composition, and proves interesting directions in research as to how bottom-up controls on community structure can impact abundances of macro-organisms.

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)0,000
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 enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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