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Enregistrement W3194208366 · doi:10.3389/fmars.2021.691723

Do Ballast Water Management Systems Reduce Phytoplankton Introductions to Canadian Waters?

2021· article· en· W3194208366 sur OpenAlexafffundabout
Oscar Casas‐Monroy, Sarah A. Bailey

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesInternational Council for the Exploration of the SeaTransport Canada
Mots-clésBallastPhytoplanktonEnvironmental scienceSalinityWater qualityAbundance (ecology)OceanographyPlanktonAquatic ecosystemEcologyFisheryBiologyNutrientGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global coastal aquatic ecosystems are negatively impacted by the introduction of harmful aquatic species through the discharge of ships’ ballast water. To reduce discharges of harmful aquatic organisms and pathogens, such as toxic phytoplankton species, ships are now transitioning to the use of ballast water management systems (BWMS) instead of ballast water exchange (BWE). This study examines the abundance and diversity of phytoplankton in ballast water managed by BWMS (or a combination of both BWE + BWMS) in comparison to those in ballast water managed by BWE alone (collected from ships arriving to Canada’s Pacific coast in 2017–2018 and 2008, respectively). The abundance and diversity of phytoplankton species were also examined in relation to key variables such as ballast water salinity and ballast water age. Total abundance of phytoplankton was significantly lower in preserved samples managed by either a BWMS or BWE + BWMS compared to BWE alone. Abundances in preserved samples were higher than observed in fresh (unpreserved) samples at the time of collection, with all samples managed by a BWMS meeting international limits for the number of viable organisms ≥10 and <50 μm in minimum dimension (based on six 1-mL live counts). While there was no apparent influence of factors such as treatment type [e.g., ultraviolet (UV) or chlorine], presence of filtration, ballast water salinity, ballast water age, nor location of last ballast water uptake on phytoplankton abundances in preserved samples, power to detect differences may be limited by sample size. Ballast water managed by BWMS also tended to have lower abundances of harmful phytoplankton species, although the difference was not statistically significant – additional research into the community composition of live cells in fresh samples could be valuable to discriminate the risk associated with phytoplankton surviving ballast water treatment.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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