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Enregistrement W3179288316 · doi:10.13031/aim.202101151

Characteristics of physical water quality variation under heat storage in closed saline water aquaculture ponds in the tropics

2021· article· en· W3179288316 sur OpenAlexaff
Akinori Ozaki, Panitan Kaewjantawee, Nguyen Van Thinh, Masaru Matsumoto, Masayoshi Harada, Kunihiko Hamagami

Notice bibliographique

Revue2021 ASABE Annual International Virtual Meeting, July 12-16, 2021 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquacultureEnvironmental scienceSalinitySaline waterStratification (seeds)Water qualityTurbidityThermohaline circulationConvectionHydrology (agriculture)OceanographyFisheryEcologyBiologyGeologyMeteorologyAgronomyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In tropical closed saline water aquaculture ponds, intermittent rainfall during the rainy season and strong solar radiation can cause salinity and thermal stratification, respectively. The combination of these stratifications may result in specific convection, known as thermohaline convection. Thermohaline convection is a type of double-diffusive convection that is observed in water bodies with two water densities. Thermohaline convection occurring in closed saline water ponds can induce heat storage in them. Heat storage in saline water aquaculture ponds is thought to be an important factor for controlling pond water quality, as the water environment can be affected by high water temperatures. Moreover, because heat storage is induced under the specific conditions of salinity stratification, salinity stratification also impacts physical water quality parameters. To clarify the relationship between heat storage and the variations in physical water quality associated with the formation of salinity stratification in saline water aquaculture ponds, continuous monitoring of weather and physical water quality parameters was conducted under culture conditions of fish and shrimp in Thailand. The results indicate the following: (1) Heat storage triggered by the rainfall-induced formation of salinity stratification can occur in shrimp culture ponds but is less likely to occur in fish culture pond; this is because the swimming behavior of fish can make formation of density stratification difficult. (2) When heat storage occurred in saline water aquaculture ponds, water temperature, turbidity, and dissolved oxygen were highly correlated in the heat storage layer, suggesting that high water temperature might affect microorganism activity in the ponds.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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