Examining effects of sample concentration on estimates of live phytoplankton abundance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the entry into force of the International Maritime Organization's International Ballast Water Management Convention in September 2017, ships have begun to install and operate onboard ballast water management systems (BWMS) to reduce the number of live organisms in ballast water. Scientific methods were developed to assess the effectiveness of BWMS at reducing the number of live organisms in ballast water. However, detecting low organism concentrations in treated ballast water is challenging when considering the small sample volume (6 mL) analyzed for organisms in the 10–50 μm size class. The volume analyzed can be increased by concentrating the sample prior to analysis, but it is important to assess the effects of the sample concentration method due to potential cell loss experienced during the concentration step. Therefore, laboratory experiments were conducted to assess the effects of a gravity filtration method to concentrate samples to a factor of 40:1. Experiments were conducted for both low and high organism abundances. For unpreserved samples at low organism abundances (~10 cells mL−1), concentrated samples had on average 31% fewer live cells mL−1 than unconcentrated samples for four out of five experiments. At high organism abundances (≥ 120 cells mL−1), unpreserved concentrated samples had on average 55% fewer live cells than unconcentrated samples. Alternatively, with preserved samples at low organism abundances, concentrated samples had on average 4.5× more cells than unconcentrated samples. At high organism abundances, concentrated samples had on average 6.4× more cells than unconcentrated samples. Differences were also observed between preserved and unpreserved samples. These findings can help to improve ballast water monitoring procedures and BWMS assessments, addressing a critical challenge to maritime environmental protection.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle