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Enregistrement W7126244446 · doi:10.18280/ijdne.201209

Biomass and Population Structure of the Introduced Banggai Cardinalfish (Pterapogon kauderni) in Soropia Waters, Indonesia

2025· article· W7126244446 sur OpenAlexvenueno aff
Subhan, Slamet Budi Prayitno, Aninditia Sabdaningsih, Asriyana, Ana Faricha

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLembaga Pengelola Dana Pendidikan
Mots-clésPopulation structureBiomass (ecology)PopulationBiodiversity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Banggai cardinalfish (Pterapogon kauderni) is an endemic species from the Banggai Islands, introduced to several regions in Indonesia, including Southeast Sulawesi, through the marine aquarium trade.P. kauderni inhabits shallow waters and associates with microhabitats such as sea urchins.This study aims to describe the population condition of the fish from a biomass perspective.The study included underwater visual censuses at 11 stationary points (SP) in three villages of Soropia District, Konawe Regency, Southeast Sulawesi Province, to collect data for estimating Pterapogon kauderni biomass.Furthermore, fish density estimation was conducted using the snowball sampling method to obtain an overview of the distribution and number of individuals at each observation location.The total biomass of P. kauderni was estimated at 16.47 kg/ha, lower than in its original habitat, Banggai Islands, Central Sulawesi, which is 18-32 kg/ha.The body length distribution influences biomass value.P. kauderni microhabitats included sea urchins and fire corals, found at depths of 4-7.5 m.The concentration of P. kauderni fish in this study was observed around anemones, fire corals, and branch corals, with the highest number of individuals found in the sea urchin microhabitat.P. kauderni can live peacefully in the same microhabitat as other fish.There was a strong positive correlation between sea urchin density and adult P. kauderni, with most of the observed P. kauderni fish using sea urchins for shelter.

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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