ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЦИАНОБАКТЕРИЙ В ФИТОПЛАНКТОНЕ РЕКИ КАЗАНКА
Notice bibliographique
Résumé
Представлены результаты исследований видового разнообразия и количественного развития цианобактерий (Cyanobacteria) в фитопланктоне среднего и нижнего течения р. Казанка (Среднее Поволжье) в летний период 2019 г. На основе кластерного анализа выделены участки акватории, различающиеся по численности и биомассе сообщества. Установлена корреляционная связь пространственного распределения цианобактерий и его доминирующего состава с гидрохимическими параметрами среды обитания. Список литературы Абрамова К.И., Токинова Р.П. Межгодовая динамика летнего фитопланктона в устьевой области реки Казанки (г. Казань) // Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии. 2020. Т. 29, №3. С. 89–94. doi: 10.24411/2073-1035-2020-10336. Баринова С.С., Медведева Л.А., Анисимова О.В. Биоразнообразие водорослей-индикаторов окружающей среды. Тель-Авив: Изд-во Pilies Studio, 2006. 498 с. Бородина А.В. Ростовые характеристики цианобактерий Spirulina platensis (Nordst.) Geitl. при использовании различных источников неорганического углерода в питательных средах // Ботанические исследования в азиатской России / Материалы XI съезда РБО. Барнаул: Изд-во АзБука, 2003. Т. 1. С. 84–87. Даценко Ю.С. Эвтрофирование водохранилищ. Гидролого-гидрохимические аспекты. М.: ГЕОС, 2007. 252 с. Корнева Л.Г. Фитопланктон Волги: последствия изменения климата и эвтрофирования // Глобальное распространение процессов антропогенного эвтрофирования водных объектов: проблемы и пути решения / Материалы межд. научно-практич. конф. Казань: Изд-во РПК Волга, 2017. С. 133–138. Кривина Е.С. Трансформация фитопланктона малых водоемов урбанизированных территорий в условиях изменения антропогенной нагрузки: Автореф. дис. … канд. биол. наук. Тольятти, 2018. 19 с. Методика изучения биогеоценозов внутренних водоемов / Под ред. Ф.Д. Мордухай-Болтовского. М.: Наука, 1975. 240 с. Определитель пресноводных водорослей СССР. Вып. 2. Синезеленые водоросли / Под ред. М.М. Голлербах, Е.К. Косинской, В.И. Полянского. М.: Советская наука, 1953. 651 с. Трифонова И.С. Экология и сукцессия озерного фитопланктона. Л.: Наука, 1990. 184 с. Фитопланктон Нижней Волги. Водохранилища и низовье реки / Под ред. И.С. Трифоновой. СПб: Наука, 2003. 232 с. Экологические проблемы малых рек Республики Татарстан (на примере Меши, Казанки и Свияги) / Под ред. В.А. Яковлева. Казань: Фэн, 2003. 289 с. Экология города Казани. Казань: Фэн, 2005. 576 с. Čado S., Durkovic A., Novakovic B., Stojanovich Z., Zaric D. Phytoplankton of the Bukulja Reservoir // Water Research and Management. 2020. Vol. 10, №3–4. P. 13–28. Komárek J., Anagnostidis K. Cyanoprokaryota 1. Teil: Chroococcales // Süβwasserflora von Mitteleuropa. Berlin-Heidelberg: Spectrum Academisher Verlag, 1998. Bd. 19/1. 548 p. Komárek J., Anagnostidis K. Cyanoprokaryota 2. Teil: Oscillatoriales // Süβwasserflora von Mitteleuropa. München: Elsevier GmbH, 2005. Bd. 19/2. 759 p. Komárek J. Cyanoprokaryota 3. Teil: Heterocytous Genera // Süβwasserflora von Mitteleuropa. Berlin-Heidelberg: Springer, 2013. Bd. 19/3. 1130 p. McKay R.M., Frenken T., Diep N., Cody W., Crevecoeur S., Dove A., Drouillard K., Ortiz X., Wintermute J., Zastepa A. Bloom announcement: An early autumn cyanobacterial bloom co-dominated by Aphanizomenon flos-aquae and Planktothrix agardhii in an agriculturally-influenced Great Lakes tributary (Thames River, Ontario, Canada) // Data in Brief. 2020. Vol. 30. P. 1–6. doi: 10.1016/j.dib.2020.105585. Namsaraev Z., Melnikova A., Komova A., Ivanov V., Rudenko A., Ivanov E. Algal Bloom Occurrence and Effects in Russia // Water. 2020. 12(1). 285. P. 1–14. doi:10.3390/w12010285. Padisák J., Crossetti L.O., Naselli-Flores L. Use and misuse in the application of the phytoplankton functional classification: a critical review with updates // Hydrobiologia. 2009. 621. P. 1–19. Park H.-K., Lee H.-J., Heo J., Yun J.-H., Kim Y.-J., Kim H.-M., Hong D.-G., Lee In-J. Deciphering the key factors determining spatio-temporal heterogeneity of cyanobacterial bloom dynamics in the Nakdong River with consecutive large weirs // Science of the total environment. 2021. STOTEN–143079. P. 1–14. doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.143079. 21. Reynolds C.S., Huszar V., Kruk C., Naselli-Flores L., Melo S. Towards a functional classification of the freshwater phytoplankton // Journal of plankton research. 2002. Vol. 24, iss. 5. P. 417–428. doi.org/10.1093/plankt/24.5.417.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,015 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».