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Enregistrement W4319156825 · doi:10.14710/buloma.v12i1.47843

Keragaman Fitoplankton dan Potensi Harmfull Algal Blooms (HABs) di Perairan Sungai Musi Bagian Hilir Provinsi Sumatera Selatan

2022· article· id· W4319156825 sur OpenAlexaff
Riris Aryawati, Melki Melki, Inda Azhara, Tengku Zia Ulqodry, Muhammad Hendri

Notice bibliographique

RevueBULETIN OSEANOGRAFI MARINA · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and Coastal Ecosystems
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyNaviculaOscillatoriaBotanyAlgaeCyanobacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sungai Musi merupakan sungai terpanjang di Pulau Sumatera yang banyak dimanfaatkan masyarakat sebagai jalur transportasi dan berbagai aktivitas lainnya. Sungai Musi merupakan habitat fitoplankton yang dapat menjadi indikator kualitas perairan. Penelitian ini bertujuan mengetahui kelimpahan, keragaman, keseragaman, dominansi, dan menganalisis potensi HABs fitoplankton di Perairan Sungai Musi bagian hilir. Hasil pengamatan pada 10 stasiun, ditemukan 6 genus fitoplankton dari kelas Bacillariophyceae (Bacillaria, Coscinodiscus, Ghemponema, Navicula, Skeletonema, Strepthotecha), 6 genus dari kelas Chlorophyceae (Chlorella, Hydrodiction, Micrasterias, Pediastrum, Platydorina, Spirogyra), 1 genus dari kelas Cyanophyceae (Oscillatoria). Hasil analisis diperoleh kelimpahan sebesar 10-483 sel/L, indeks keanekaragaman (H’) 0,89-1,57, indeks keseragaman (E) 0,75-0,99, dan indeks dominansi (C) 0,25-0,46 dengan genus fitoplankton di kelimpahan tertinggi Spirogyra dan terendah Bacillaria. Hasil pengamatan menunjukkan parameter fisika-kimia termasuk kategori baik untuk pertumbuhan fitoplankton dan ditemukan beberapa jenis fitoplankton yang berpotensi HABs (Coscinodiscus, Skeletonema, Oscillatoria). The Musi River, the longest river on the island of Sumatra, is widely used by the community as a transportation route and for various other activities. Therefore, the Musi River is a habitat for phytoplankton and can be a bioindicator of water quality. This study aims to determine the success of analysing the abundance, diversity, uniformity, dominance and potential of HABs phytoplankton downstream of the Musi River. Observations of 10 sampling stations found six genera from the class Bacillariophyceae (Bacillaria, Coscinodiscus, Ghemponema, Navicula, Skeletonema, Streptotheca), six genera from the class Chlorophyceae (Chlorella, Hydrodiction, Micrasterias, Pediastrum, Platydorina, Spirogyra), one genus class Cyanophyceae (Oscillatoria). The results of the analysis obtained an abundance of 18-483 cells/L, the diversity index (H') 0.89-1.57, uniformity index (E) 0.75-0.99, and dominance index (C) 0.25-0.46 with the phytoplankton genus in the highest abundance of Spirogyra and the lowest Bacillariophyceae. Furthermore, the results of the observations show that the physicochemical parameters are in a suitable category for phytoplankton growth and found several types of phytoplankton that have the potential for HABs (Coscinodiscus, Skeletonema, Oscillatoria).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,181 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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