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Enregistrement W4403682943 · doi:10.1080/14888386.2024.2410013

Rapid declines in freshwater gastropods in Pune city, India

2024· article· en· W4403682943 sur OpenAlexaff
Akash Bagade, Mihir R. Kulkarni, Saurabh Khandare, Abhay Khandagle, N. A. Aravind, Yugandhar Satish Shinde, S. Padhye

Notice bibliographique

RevueBiodiversity · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyEcologyGastropodaFisheryEnvironmental protectionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied freshwater gastropod fauna in a heavily urbanized region in tropical India, across a range of habitat types. A total of 16 species were found from a two-year survey, which is a decline of 27% compared to studies completed in the 1970s. Planorbidae was the most species rich family in the collection, with five species. Racesina luteola (Lamarck, 1822) was the most commonly occurring species in the collection. Three non-native species, including Pomacea diffusa (Blume, 1957), are also reported. Habitat type influenced species occurrences, although lentic and lotic habitats were largely similar in their fauna. Many species reported previously were missing from the current survey, along with an increased incidence of non-native species which were absent from earlier reports. This decline in species richness, particularly of native species, alongside an increased incidence and spread of non-native species in the region, highlights the impact of urbanization on the freshwater gastropod community.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,994

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)0,0260,007

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,209 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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