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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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.027
Threshold uncertainty score0.055

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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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