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Enregistrement W4384930103 · doi:10.53555/sfs.v10i1.1037

Environmental impacts on seasonal fish diversity in Jamuna River, Bangladesh

2023· article· en· W4384930103 sur OpenAlexvenueno aff
Md. Sabit Hasan, Syed Ariful Haque, Asma Jaman

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFish Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanonical correspondence analysisSpecies richnessSpecies evennessEcologyAbundance (ecology)Wet seasonBiologyBiodiversityMonsoonSeasonalitySpecies diversityRiver ecosystemDiversity indexFisheryGeographyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jamuna River is one of the vital rivers in Bangladesh for its rich aquatic biodiversity. A total of 52 fish species were recorded during the study period, belonging to 9 orders, 20 families, from the three selected locations of the river. Fish populations are the highest during the dry winter season and the lowest during the monsoon season. The mean values of Shannon-Weaver diversity, Margalef's richness, and Pielou's evenness indices recorded as 3.29± 0.02, 0.58±0.01, and 7.00±0.10, respectively, varied from season to season. Nonmetric MDS and Canonical Correspondence analysis were used to evaluate the effect of environmental factors on the structure of the fish assemblage. The Nonmetric Multidimensional Scaling (nMDS) had attained in two groups in the cluster analysis, one of which showed the association of the fish samples between the summer and winter seasons, and the other included the species from the monsoon season among the sampling sites. The fish species responsible for the fluctuation in seasonal abundance up to a cumulative dissimilarity of 21.85%, and four species were responsible for this dissimilarity. Canonical correspondence analysis on the fish community was used to demonstrate the fascinating functions of alkalinity, total dissolved solids, electrical conductivity, and dissolved oxygen in Jamuna River.

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)0,003
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,100 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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