Hubungan Kerapatan Lamun dan Kelimpahan Teripang (Holothuroidea) di Pulau Meosmangguandi Taman Wisata Perairan Padaido-Biak
Notice bibliographique
Résumé
Seagrasses and sea cucumbers have a close relationship in determining ecological functions. The purpose of this study was to investigate the relationship between seagrass density and sea cucumber abundance on Meosmangguandi Island, Biak. The research was conducted in August-September 2021 at two stations. The location was chosen purposively on the East side (Station I, conservation location) and the West side (Station II, around residential areas and fishing activities). The 5m line transect method (2.5m to the right and 2.5m to the left) is used to reach the destination. The study found 6 species of seagrass namely C. rotundata, T. hemprichii, E. acoroides, H. pinifolia, H. ovalis and Syringodium isoetifolium, and 9 species of sea cucumbers namely Actinopyga lecanora, A. miliaris, A. mauritiana, Bohadschia similis, Holothuria atra, H. coluber, H. scabra, H. albiventer, and teripang malam. Percentage of seagrass cover at Station I was 85.51% and Station II was 57.71%, with a relative density of seagrass C. rotundata 39.10% and T. hemprichii 27.09%. The relationship between the density of seagrass C. rotundata and the abundance of sea cucumbers A. lecanora 4.285 > X2 (1:0.05); T. hemprichii with A. mauritiana 6.887> X2 (1;0.05); seagrass C. rotundata with A. miliaris 4.285 > X2 (1:0.05); A. miliaris with seagrass H. pinifolia 7.048 > X2 (1:0.05); density of seagrass T. hemprichii with abundance of sea cucumber B. similis: 5.274 > X2 (1:0.05); H. atra 5 > X2 (1:0.05); and H. coluber 5.172 > X2 (1:0.05), indicating an association between seagrass density and sea cucumber abundance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».