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Enregistrement W4390236183 · doi:10.18280/ijdne.180602

Elucidating Environmental Determinants of Coral Species Richness at Pangandaran Beach: A Dissolved Oxygen-Centric Model

2023· article· en· W4390236183 sur OpenAlexvenueno aff
Vita Meylani, Diana Hernawati, Rinaldi Rizaldi Putra, Andri Wibowo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas SiliwangiNaturalis Biodiversity Center
Mots-clésCoralSpecies richnessEcologyEnvironmental scienceOceanographyEnvironmental resource managementGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coral ecosystems are shaped by complex environmental gradients, and understanding these influences is critical for conservation efforts.This study presents a quantitative analysis of environmental factors contributing to coral species richness along Pangandaran Beach, situated on the southern coast of Java Island within the Indian Ocean-a region noted for its warm, clear waters conducive to coral proliferation.Utilizing line intercept transect surveys for coral assessment and Principal Component Analysis (PCA) for data interpretation, this research identifies a marked variation in species richness between the western (Pasir Putih) and eastern (Batu Numpang) sectors of the beach.The Pasir Putih area exhibits a robust positive correlation between coral species richness and environmental parameters such as dissolved oxygen (DO), light intensity, and water temperature.Conversely, Batu Numpang is characterized by lower species richness, which the Akaike information criterion model (AICc = -236.55)suggests is adversely affected by reduced DO levels-a stark contrast to the positive influence of DO in Pasir Putih (AICc = -14.06).These findings position DO as a pivotal environmental factor influencing coral diversity in Pangandaran Beach, with implications for targeted marine conservation strategies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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