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Record W1980876551 · doi:10.4000/physio-geo.2430

Diversité spécifique et abondance des communautés de copépodes, cladocères et rotifères des lacs du complexe Ossa (Dizangué, Cameroun)

2012· article· fr· W1980876551 on OpenAlexaff
Joseph Guy Nzieleu Tchapgnouo, Thomas Njiné, Serge Hubert Zébazé Togouet, Sophie Carine Djutso Segnou, Tidjani Safia Mahamat Tahir, Siméon Tchakonté, Bernadette Pinel‐Alloul

Bibliographic record

VenuePhysio-Géo · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsForestryGeographyHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La composition et la structure du zooplancton de deux lacs du complexe lacustre Ossa (Ossa et Mwembè), site protégé UNESCO situé dans une plaine inondable, ont fait l'objet d'une étude entre septembre 2009 et février 2010. 37 et 41 espèces de zooplancton ont été recensées respectivement dans les lacs Ossa et Mwembè. Les deux milieux, oligotrophes, sont soumis à l'influence du fleuve Sanaga qui leur apporte en temps de crue de nouvelles espèces. La présence de Mesocyclops leuckarti dans ces eaux amène à considérer l'existence de cette espèce sur le continent africain. La densité des organismes zooplanctoniques augmente entre septembre et novembre et chute rapidement en décembre, ce qui s'accorde avec une succession saisonnière des communautés. Les paramètres physico-chimiques, qui permettent de caractériser les plans d'eau comme oligotrophes, ne diffèrent pas significativement entre les deux milieux, ni avec la profondeur de prélèvement, ce qui justifie la valeur de 82 % trouvée pour l'indice de similitude de SÖRENSEN. Quant à la structure des populations de zooplancton, elle est influencée principalement par la saison et par la profondeur de prélèvement, le mois et la station n'ayant pas d'influence sur cette distribution.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.056
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.273
Teacher spread0.247 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations12
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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