Data_Sheet_1_Do Ballast Water Management Systems Reduce Phytoplankton Introductions to Canadian Waters?.xlsx
Notice bibliographique
Résumé
<p>Global coastal aquatic ecosystems are negatively impacted by the introduction of harmful aquatic species through the discharge of ships’ ballast water. To reduce discharges of harmful aquatic organisms and pathogens, such as toxic phytoplankton species, ships are now transitioning to the use of ballast water management systems (BWMS) instead of ballast water exchange (BWE). This study examines the abundance and diversity of phytoplankton in ballast water managed by BWMS (or a combination of both BWE + BWMS) in comparison to those in ballast water managed by BWE alone (collected from ships arriving to Canada’s Pacific coast in 2017–2018 and 2008, respectively). The abundance and diversity of phytoplankton species were also examined in relation to key variables such as ballast water salinity and ballast water age. Total abundance of phytoplankton was significantly lower in preserved samples managed by either a BWMS or BWE + BWMS compared to BWE alone. Abundances in preserved samples were higher than observed in fresh (unpreserved) samples at the time of collection, with all samples managed by a BWMS meeting international limits for the number of viable organisms ≥10 and <50 μm in minimum dimension (based on six 1-mL live counts). While there was no apparent influence of factors such as treatment type [e.g., ultraviolet (UV) or chlorine], presence of filtration, ballast water salinity, ballast water age, nor location of last ballast water uptake on phytoplankton abundances in preserved samples, power to detect differences may be limited by sample size. Ballast water managed by BWMS also tended to have lower abundances of harmful phytoplankton species, although the difference was not statistically significant – additional research into the community composition of live cells in fresh samples could be valuable to discriminate the risk associated with phytoplankton surviving ballast water treatment.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,164 | 0,017 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».