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Enregistrement W4299451967 · doi:10.1051/kmae/2022009

Effects of Nile Tilapia (<i>Oreochromis niloticus</i>) on phytoplankton community structure and water quality: a short-term mesocosm study

2022· article· en· W4299451967 sur OpenAlexaff
Liqiong Zhang, Xueying Mei, Yali Tang, Vladimir Razlutskij, Jiří Peterka, William D. Taylor, Luigi Naselli‐Flores, Zhengwen Liu, Chunfu Tong, Xiufeng Zhang

Notice bibliographique

RevueKnowledge and Management of Aquatic Ecosystems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNile tilapiaOreochromisPhytoplanktonMesocosmTilapiaPeriphytonWater qualityNutrientBiomass (ecology)EutrophicationEnvironmental scienceTotal suspended solidsBiologyFisheryEcologyWastewaterEnvironmental engineeringFish <Actinopterygii>Chemical oxygen demand

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nile tilapia is a highly invasive fish species, deliberately introduced into many lakes and reservoirs worldwide, sometimes resulting in significant ecosystem alterations. A short-term mesocosm experiment with and without Nile tilapia ( Oreochromis niloticus ) was designed to test the hypotheses that the presence of tilapia may affect phytoplankton community structure, increase nutrients availability in water column and deteriorate water quality. Nutrients, total suspended solids (TSS) and biomass of phytoplankton in different size classes (as Chl a ) were measured. We found that tilapia increased the total nitrogen (TN), total dissolved nitrogen (TDN), NH 4 + and TSS concentrations, deteriorating the water quality. In addition, under tilapia presence, the biomass of phytoplankton, as well as that of micro- and nano-phytoplankton, increased leading to a change in the structure of the phytoplankton assemblage. Moreover, a reduction in the biomass of periphyton was observed. Omnivorous tilapia is often dominant in tropical and subtropical waters, and removal of this fish may represent an effective management tool to improve the water quality.

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 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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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