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Enregistrement W6976299562 · doi:10.60692/g8a4e-6qw30

Seasonal dynamics of plankton communities coupled with environmental factors in a semi arid area: Sidi Sad reservoir (Center of Tunisia)

2012· article· en· W6976299562 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensGDG Environnement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZooplanktonPhytoplanktonPlanktonAbundance (ecology)CladoceraAridAlgae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we studied the influence of the physical-chemical and biological factors (bacterioplankton and phytoplankton abundances) for zooplankton dynamics in a Sidi Saâd reservoir in Centre of Tunisia.The samplings were carried out in spring, summer, autumn and winter (2005 to 2006) in the deepest station (surface, 5, 10 and 15 m).In this reservoir, the highest density of zooplankton abundance was recorded in summer (92.2 ind L -1 ; 0.43 × 10 3 µg L -1 ) and autumn (86.9 ind L -1 ; 0.23 × 10 3 µg L -1) at a depth of 10 m.The copepods (56% of total zooplankton abundance) and cladocera (42% of total zooplankton abundance) were the most abundant groups.The physico-chemical factors, especially the water temperature (r = 0.53, p = 0.027, n = 16) and dissolved oxygen (r = -0.59,p = 0.03, n = 16), influence directly the zooplankton community.It was suggested that in Sidi Saâd reservoir, both the top-down and bottom-up regulations account for the regulation of zooplankton.The phytoplankton was the factor responsible for the structure and seasonal dynamics of the zooplankton community, which are well related to changes in algae diversity and abundance, noting that cyanobacteria have major impacts.The "top-down" effect of planktivorous fish on the zooplankton is a significant factor affecting the plankton community's dynamics in this reservoir.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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