Macro-benthic diversity in relation to biotic indices in Song river at Dehradun, India
Notice bibliographique
Résumé
The composition and abundance of benthic animals are commonly used as bio-indicators to determine the impact of pollution on physico-chemical integrity of surface waters and changing pattern of biotic characteristics of lentic and lotic system. The benthos serves as a link between primary producers, decomposers and higher trophic level. Song river is a spring fed hill stream originated from different small rivulets of lesser Himalayan mountainous ranges at Garhwal region of Uttarakhand. The study was carried out from 2006-2008, the water samples were collected from three different sites in a stretch of about ten kilometres from Song river. All taxa were identified to species/genus level with the help of identification keys. The 5 faunal groups and 19 genera were observed at three different stations in the Song river. At all three sites, Tubifex was the dominant genera among Oligochaeta. Among polychaeta, Namalycastic indica, Napthys polybranchia, Napthys oligobrunchia species were reported at all above three different sites of Song river. Biotic indices indicated moderate pollution in the water quality of upstream and down stream water. The CCME (Canadian Council of Minister of Environment) water quality index (2001) showed marginal range of pollution in the river. The abundance of pollution tolerant organisms indicated the downstream site is receiving nutrient-rich urban runoff containing little or no toxins substances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».