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Enregistrement W7135680331

The diversity of diatom genera: relationship to genetic variability within the genus Frustulia and the role of geography

2018· dissertation· cs· W7135680331 sur OpenAlexaboutno aff
Kateřina Vrbová

Notice bibliographique

RevueDigital Repository (National Repository of Grey Literature) · 2018
Typedissertation
Languecs
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiatomSpecies richnessHabitatGenusBiodiversityGenetic diversitySpecies diversityBenthic zoneRange (aeronautics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The occurrence of some diatoms depends on degree of pollution and water quality. Due to this attribute are diatoms used as indicators for the environmental bioassessment. But the maximum use of diatoms for this purpose is complicated by high number of species which are defined based on the ultrastructural morphological features which are indistinguishable without the electron microscope. The aims of this study were to find out the influence of environmental factors, types of habitat and geography on the structure of diatom community. And find out if richness of higher taxonomic levels is correlated with species richness, in this case if it responds with the genetic diversity within diatom species complex Frustulia crassinervia-saxonica. In this study, 49 permanent slides from natural samples were analyzed. Samples were taken from benthos of different types of freshwater habitat - lakes, dams, pools, peat bogs, stream, wet wall on diverse localities in Europe, Canada, Greenland, Chile and New Zealand. In all slides were counted 300 cells which were determined based on the morphological features on genera level. Altogether 43 benthic genera were identified. The results of this thesis showed that number of genera correlated with pH gradient but do not correlate with other environmental factors -...

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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