Cianobactérias e algas continentais do Ceará, Nordeste do Brasil: um checklist
Bibliographic record
Abstract
Conhecer a biodiversidade é de extrema importância na aplicação de planos de conservação e manejo. Dessa forma, buscou-se registrar a ocorrência de cianobactérias e algas micro e macroscópicas continentais no Ceará (nordeste do Brasil), Estado que configura entre os de menor conhecimento da flora ficológica no país. Foi realizado levantamento bibliográfico em literatura especializada e em consultas em bancos de dados de distribuição das espécies no Ceará. Um total de 605 táxons foi registrado para a flora ficológica cearense, sendo Bacillariophyceae, Cyanophyceae e Chlorophyceae as classes mais representativas. A cianobactéria Microcystis aeruginosa (Kützing) Kützing foi à espécie de maior registro de ocorrência em publicações e a diatomácea Cyclotella meneghiniana Kützing a espécie de maior registro de distribuição entre os ambientes estudados. Os gêneros com maior número de espécies registradas foram das diatomáceas Eunotia, Gomphonema e Nitzschia. Observou-se que o predomínio dos estudos analisados teve foco nas algas fitoplanctônicas, predominantimente em estudos com abordagem ecológica, conduzidos em reservatórios e publicados em maior número na última década. Este estudo contribuirá para a adição de informações sobre a diversidade ficológica brasileira e torna-se ponto de partida para trabalhos que busquem um maior refinamento taxonômico das espécies que ocorrem no estado do Ceará.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".