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Enregistrement W4400127287 · doi:10.1007/s10661-024-12786-w

Reconciling Coulter Counter and laser diffraction particle size analysis for aquaculture monitoring

2024· article· en· W4400127287 sur OpenAlexafffundabout
Timothy G. Milligan, Brent Law, Vanessa S. Zions, Paul S. Hill, K. Hua, Christopher W. McKindsey, Anaïs Lacoursière‐Roussel

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Monitoring and Assessment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaBedford Institute of OceanographyDalhousie University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésCoulter counterSedimentAquacultureSiltEnvironmental scienceParticle sizeParticle-size distributionDeposition (geology)SedimentationBenthic zoneMineralogyChemistryFish <Actinopterygii>GeologyFisheryOceanographyBiologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The disaggregated inorganic grain size (DIGS) of bottom sediment analyzed with a Coulter Counter (CC) has been used to show that the fraction of sediment deposited in flocs (floc fraction) increased in both the near and far field after the introduction of open cage salmon aquaculture, altering benthic habitat and species composition. As a result, DIGS was identified as a potential indicator of regional environmental changes due to aquaculture. Laser diffraction is an attractive alternative to the CC because of its greater efficiency and larger size range. To determine if a laser diffraction instrument, Beckman-Coulter LS 13 320 (LS), could replace the CC within a Canadian national aquaculture monitoring program, the DIGS of 581 samples from five different regions in eastern Canada were analyzed with an LS and a CC. Results show that the LS could not be used to calculate floc fraction. Instead, % sortable silt and the volume % of inorganic particles < 16 µm were evaluated as alternative proxies for fine sediment properties. LS and CC values for these parameters were correlated, but they were significantly different and the relationship between the instruments was dependent on the area sampled. The LS did not capture variations between areas seen in the CC DIGS data. Where the DIGS from the CC found no sorting in the finest size classes, all the LS samples had similar size distributions characterized by smooth modal peaks. The LS and CC both return values that can be used to monitor changes in the deposition of fine-grained sediment, but the LS cannot determine changes in floc deposition and caution is required if comparing different sedimentary environments.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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