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Enregistrement W4212862630 · doi:10.24002/biota.v14i1.2635

Diatom dan Paleolimnologi: Studi Komparasi Perjalanan Sejarah Danau Lac Saint-Augustine Quebeq-City, Canada dan Danau Rawa Pening Indonesia

2009· article· en· W4212862630 sur OpenAlexaboutno aff
Tri Retnaningsih Soeprobowati, Suwarno Hadisusanto

Notice bibliographique

RevueJournal of Biota · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Pollution Remediation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiatomEutrophicationSedimentWater qualityRange (aeronautics)Aquatic ecosystemBaseline (sea)Water columnEcologyGeographyOceanographyEnvironmental scienceGeologyPaleontologyBiologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diatoms are a micro-alga dominates in the aquatic ecosystem. Their silicious cell wall able to preserve death diatoms in the sediment for long periods of time, therefore, diatoms have an important role in the paleolimnological analysis. Diatoms assemblages in the sediment layer express the water quality whenever the diatom lives. This article provides information how to apply diatom on the paleo-limnological analysis, supporting with the case study in the Lac Saint-Augustine Quebec-City Canada and Rawa Pening Lake Indonesia. Modern diatom and the water quality from spatial and temporal range are used as a calibration set. The diatoms of below layers, then, Weighted Averaging (WA) with the calibration set to reconstruct the water quality in the past. Previously, both in Canada and Indonesia, those lakes were oligotrophic and sharply change into eutrophic condition since a lot of human activities developed around the lakes (anthropogenic factors). Naturally, the maturity of lake can not avoid and the succession had been fast by eutrophication. Paleolimnological approach provides baseline data in the past to develop the appropriate lake management.

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 enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,981

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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