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Enregistrement W3175939965 · doi:10.1016/j.aqrep.2021.100764

Unveiling low-to-high-frequency data sampling caveats for aquaculture environmental monitoring and management

2021· article· en· W3175939965 sur OpenAlexaff
Fernanda Garcia Sampaio, Carlos A. S. Araújo, Bruno Stéfano Lima Dallago, José Luiz Stech, João A. Lorenzzetti, Enner Alcântara, M. E. Losekann, Diego Bedin Marin, Joaquim Antônio Dionísio Leão, Guilherme Wolff Bueno

Notice bibliographique

RevueAquaculture Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring Technologies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesBanco Nacional de Desenvolvimento Econômico e SocialConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinistério da Agricultura, Pecuária e AbastecimentoEmpresa Brasileira de Pesquisa AgropecuáriaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésEnvironmental scienceAquacultureSampling (signal processing)Context (archaeology)Water qualityTurbidityEnvironmental monitoringSustainabilityHydrology (agriculture)Remote sensingFisheryFish <Actinopterygii>Environmental engineeringEcologyComputer scienceGeographyTelecommunicationsBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aiming at the sustainability of aquaculture production, producers should adopt tools and protocols for environmental monitoring and management of these enterprises. There are currently issues concerning the efficacy of data collection procedures and limnological sampling at low frequency, which is widely used by managers and aquaculture surveillance agencies. In this context, the present study evaluated the effectiveness of high-frequency (HF) and low-frequency (LF) limnological monitoring. For the HF, autonomous data collection platforms (ADCP) were installed in a tropical reservoir, four ADCP in areas with fish production (WFP), and one ADCP in an area free of fish production (FFP, control). For both sampling methods, the temperature (Temp), pH, dissolved oxygen (DO), turbidity (Tbt), electrical conductivity (EC), and chlorophyll-a (Chl-a) were sampled at a depth of 1.5 m from the water surface. While the HF used a multiparameter probe, recording each parameter every 10 min, the LF method consisted of monthly data acquisitions of the same settings using water sampling techniques for further measurement in the laboratory. The comparison of the sampling frequency and methods revealed different profiles for all measured parameters during the monitored period. The average values of the daily amplitude of variation differed between the two monitoring strategies for water temperature, pH, DO, Tbt, and Chl-a. Comparison of the results showed that the HF limnological monitoring allowed us to create a more accurate variation profile of the water quality variables measured. The ADCP is a useful strategy that can be used to capture the influences of fish production and to bring essential water quality changes for fish management. The evaluations with LF did not demonstrate the natural variability of the measured parameters, being an ineffective tool for environmental monitoring of fish production.

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,165
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,165
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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