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Enregistrement W4213061210 · doi:10.31807/tjwsm.835111

New Records for the Turkish Freshwater Algal Flora in Twenty Five River Basins of Turkey, Part IV: Ochrophyta

2021· article· en· W4213061210 sur OpenAlexaff
Nilsun Demi̇r, Burak Öterler, Haşim Sömek, Tuğba Ongun Sevi̇ndi̇k, Elif Neyran Soylu, Yakup KARAASLAN, Tolga Çeti̇n, Abuzer Çelekli̇, Tolga Coşkun, Cüneyt Nadir Solak, Faruk Maraşlıoğlu, Murat Parlak, Hacer Merve KOCA, Doğancan MANAVOĞLU

Notice bibliographique

RevueTurkish Journal of Water Science and Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensGovernment of Northwest Territories
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytoplanktonEcologyTaxonPlanktonFlora (microbiology)HabitatAlgaeBiologyEnvironmental scienceGeographyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Turkish lakes have different morphometric and hydrological features as a result of different climates and noticeable altitude differences in Turkey that are necessary conditions to occur different habitats for algal diversity. The total number of algae taxa in the flora of Turkey has increased due to the growing number of studies on phytoplankton taxonomy and ecology in the last 40 years. This study aims to describe new planktonic algal taxa for the Turkish freshwater algal flora. A total of 56 Ochrophyta taxa were determined in this study, conducted from 2017 to 2019 in lakes lies in 25 river basins of Turkey. In 275 lakes, samples of phytoplankton were collected with water samplers from three depths (surface, middle, and bottom) of the euphotic zone, and then subsamples were obtained by mixing the water samples taken from these three depths. The plankton net with a pore diameter of 50 μm was also used for collecting samples of phytoplankton. The algal taxa was identified by using different types of compound and inverted microscopes in many laboratories. 30 Ochrophyta taxa of which were determined in this study, were reported as a new record for the first time for the freshwater algal flora of Turkey.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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