MétaCan
Menu
Back to cohort

ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЦИАНОБАКТЕРИЙ В ФИТОПЛАНКТОНЕ РЕКИ КАЗАНКА

2023· article· ru· W4367610190 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueРоссийский журнал прикладной экологии · 2023
Typearticle
Languageru
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicAquatic and Environmental Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Представлены результаты исследований видового разнообразия и количественного развития цианобактерий (Cyanobacteria) в фитопланктоне среднего и нижнего течения р. Казанка (Среднее Поволжье) в летний период 2019 г. На основе кластерного анализа выделены участки акватории, различающиеся по численности и биомассе сообщества. Установлена корреляционная связь пространственного распределения цианобактерий и его доминирующего состава с гидрохимическими параметрами среды обитания.
 Список литературы
 
 Абрамова К.И., Токинова Р.П. Межгодовая динамика летнего фитопланктона в устьевой области реки Казанки (г. Казань) // Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии. 2020. Т. 29, №3. ­С. 89–94. doi: 10.24411/2073-1035-2020-10336.
 Баринова С.С., Медведева Л.А., Анисимова О.В. Биоразнообразие водорослей-индикаторов окружающей среды. Тель-Авив: Изд-во Pilies Studio, 2006. 498 с.
 Бородина А.В. Ростовые характеристики цианобактерий Spirulina platensis (Nordst.) Geitl. при использовании различных источников неорганического углерода в питательных средах // Ботанические исследования в азиатской России / Материалы XI съезда РБО. Барнаул: Изд-во АзБука, 2003. Т. 1. С. 84–87.
 Даценко Ю.С. Эвтрофирование водохранилищ. Гидролого-гидрохимические аспекты. М.: ГЕОС, 2007. 252 с.
 Корнева Л.Г. Фитопланктон Волги: последствия изменения климата и эвтрофирования // Глобальное распространение процессов антропогенного эвтрофирования водных объектов: проблемы и пути решения / Материалы межд. научно-практич. конф. Казань: Изд-во РПК Волга, 2017. С. 133–138.
 Кривина Е.С. Трансформация фитопланктона малых водоемов урбанизированных территорий в условиях изменения антропогенной нагрузки: Автореф. дис. … канд. биол. наук. Тольятти, 2018. 19 с.
 Методика изучения биогеоценозов внутренних водоемов / Под ред. Ф.Д. Мордухай-Болтовского. М.: Наука, 1975. 240 с.
 Определитель пресноводных водорослей СССР. Вып. 2. Синезеленые водоросли / Под ред. М.М. Голлербах, Е.К. Косинской, В.И. Полянского. М.: Советская наука, 1953. 651 с.
 Трифонова И.С. Экология и сукцессия озерного фитопланктона. Л.: Наука, 1990. 184 с.
 Фитопланктон Нижней Волги. Водохранилища и низовье реки / Под ред. И.С. Трифоновой. СПб: Наука, 2003. 232 с.
 Экологические проблемы малых рек Республики Татарстан (на примере Меши, Казанки и Свияги) / Под ред. В.А. Яковлева. Казань: Фэн, 2003. 289 с.
 Экология города Казани. Казань: Фэн, 2005. 576 с.
 Čado S., Durkovic A., Novakovic B., Stojanovich Z., Zaric D. Phytoplankton of the Bukulja Reservoir // Water Research and Management. 2020. Vol. 10, №3–4. P. 13–28.
 Komárek J., Anagnostidis K. Cyanoprokaryota 1. Teil: Chroococcales // Süβwasserflora von Mitteleuropa. Berlin-Heidelberg: Spectrum Academisher Verlag, 1998. Bd. 19/1. 548 p.
 Komárek J., Anagnostidis K. Cyanoprokaryota 2. Teil: Oscillatoriales // Süβwasserflora von Mitteleuropa. München: Elsevier GmbH, 2005. Bd. 19/2. 759 p.
 Komárek J. Cyanoprokaryota 3. Teil: Heterocytous Genera // Süβwasserflora von Mitteleuropa. Berlin-Heidelberg: Springer, 2013. Bd. 19/3. 1130 p.
 McKay R.M., Frenken T., Diep N., Cody W., Crevecoeur S., Dove A., Drouillard K., Ortiz X., Wintermute J., Zastepa A. Bloom announcement: An early autumn cyanobacterial bloom co-dominated by Aphanizomenon flos-aquae and Planktothrix agardhii in an agriculturally-influenced Great Lakes tributary (Thames River, Ontario, Canada) // Data in Brief. 2020. Vol. 30. P. 1–6. doi: 10.1016/j.dib.2020.105585.
 Namsaraev Z., Melnikova A., Komova A., Ivanov V., Rudenko A., Ivanov E. Algal Bloom Occurrence and Effects in Russia // Water. 2020. 12(1). 285. P. 1–14. doi:10.3390/w12010285.
 Padisák J., Crossetti L.O., Naselli-Flores L. Use and misuse in the application of the phytoplankton functional classification: a critical review with updates // Hydrobiologia. 2009. 621. P. 1–19.
 Park H.-K., Lee H.-J., Heo J., Yun J.-H., Kim Y.-J., Kim H.-M., Hong D.-G., Lee In-J. Deciphering the key factors determining spatio-temporal heterogeneity of cyanobacterial bloom dynamics in the Nakdong River with consecutive large weirs // Science of the total environment. 2021. STOTEN–143079. P. 1–14. doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.143079.
 
 21. Reynolds C.S., Huszar V., Kruk C., Naselli-Flores L., Melo S. Towards a functional classification of the freshwater phytoplankton // Journal of plankton research. 2002. Vol. 24, iss. 5. P. 417–428. doi.org/10.1093/plankt/24.5.417.

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.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient 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 score0.151
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0310.131

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 head0.028
GPT teacher head0.200
Teacher spread0.173 · 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