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Enregistrement W4404732562 · doi:10.5539/mas.v18n1p39

Tidal And Seasonal Effects on Water Quality in the Matang Mangrove Forest Reserve, Malaysia

2024· article· en· W4404732562 sur OpenAlexvenueno aff
Siti Nurhidayu, Harun N. Z

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWetland Management and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Putra Malaysia
Mots-clésMangroveEnvironmental scienceNature reserveForest reserveForestryFisheryGeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Matang Mangrove Forest Reserve (MMFR) in Malaysia, known for its sustainable management, However, the specific relationships between tidal dynamics, seasonal changes, and water quality parameters within MMFR remain understudied. This study investigates the effects of tidal and seasonal fluctuations on water quality by examining seven parameters—Dissolved Oxygen, Salinity, Temperature, Total Dissolved Solids, pH, Turbidity, and Electric Conductivity—alongside river characteristics such as width, depth, and velocity. In-situ measurements were conducted across dry and wet seasons at both high and low tides to capture variability in water quality. The findings indicate that tidal cycles and seasonal changes significantly influence the parameters studied, with distinct patterns observed in relation to tidal conditions. For instance, salinity and turbidity levels were found to increase during high tide, influenced by seawater intrusion, while dissolved oxygen and temperature varied with seasonal rainfall and evaporation. These fluctuations not only reflect the hydrological processes within MMFR but also highlight the sensitivity of water quality to environmental conditions. Understanding these relationships is essential for developing adaptive management strategies that address the challenges posed by climate change and human impacts.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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