MétaCan
Menu
Back to cohort

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНДЕКСОВ ЗАГРЯЗНЕННОСТИ ВОДЫ ДЛЯ ОЦЕНКИ МНОГОЛЕТНЕЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ СОСТОЯНИЯ ВИСЛИНСКОГО ЗАЛИВА

2023· article· ru· W4385312044 on OpenAlex
С. В. Александров, Андрей Владимирович Сташко

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
KeywordsPhytoplanktonEutrophicationOceanographyEnvironmental scienceWater qualityEstuaryFisheryEcologyBiologyGeologyNutrient

Abstract

fetched live from OpenAlex

Вислинский залив представляет собой трансграничную лагунную экосистему Балтийского моря, которая подвержена загрязнению из различных антропогенных источников. Для российской части акватории залива выполнена оценка качества вод на основе расчета индексов загрязненности ‒ ИЗВ, УКИЗВ и CCME WQI за период 2007‒2020 гг. Наибольший уровень загрязнения характерен для Восточного района и Приморской бухты, куда поступает сток р. Преголя и сточные воды Калининграда. Значения индексов демонстрировали схожую сезонную и многолетнюю изменчивость с максимумами в период наиболее эвтрофного состояния и «цветения» вод залива. Вселение моллюска-фильтратора Rangia cuneata отразилось на снижении ИЗВ, УКИЗВ и CCME WQI в 2013‒2017 гг. С 2016 г., после введения в строй очистных сооружений г. Калининграда, отмечается улучшение качества вод в акватории Приморской бухты.
 Список литературы
 
 Александров С.В. Первичная продукция планктона в лагунах Балтийского моря (Вислинский и Куршский заливы). Калининград: АтлантНИРО, 2010. 228 c.
 Александров С.В. Современное экологическое состояние и загрязнение Куршского и Вислинского заливов Балтийского моря // Вода: химия и экология. 2011. №11. C. 3‒9.
 Александров С.В. Экологическое состояние Куршского и Вислинского заливов Балтийского моря // Биологическое разнообразие: изучение, сохранение, восстановление, рациональное использование / Материалы Международной научно-практической конференции. Керчь: Ариал, 2018. С. 142‒147.
 Александров С.В., Вахрушева С.А., Мальфанов И.Л., Тренина Н.Е. Пространственные изменения гидрохимических показателей и солености воды в Вислинском заливе в 2010‒2013 годах // Труды АтлантНИРО. 2017. Т. 1, №3. С. 33‒64.
 Александров С.В., Горбунова Ю.А. Продукция фитопланктона и содержание хлорофилла в эстуариях различного типа // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. 2012. №1. С. 90‒98.
 Александров С.В., Сташко А.В. Пространственное распределение и сезонная динамика биогенных элементов в Вислинском заливе в 2019 году // Известия КГТУ. 2021. №60. С. 11‒21. doi: 10.46845/1997-3071-2021-60-11-21.
 Журавлева Л.А., Тшосиньска А. Гидрохимический режим // Гидрометеорологический режим Вислинского залива. Л.: Гидрометеоиздат, 1971. С. 219‒262.
 Методические рекомендации по формализованной комплексной оценке качества поверхностных и морских вод по гидрохимическим показателям. М.: Госкомитет СССР по гидрометеорологии, 1988. 9 с.
 РД 52.24.643‒2002. Метод комплексной оценки степени загрязненности поверхностных вод по гидрохимическим показателям.
 Руководство по химическому анализу морских и пресных вод при экологическом мониторинге рыбохозяйственных водоемов и перспективных для промысла районов Мирового океана. М.: ВНИРО, 2003. 202 с.
 Aleksandrov S.V. Biological production and eutrophication of Baltic Sea estuarine ecosystems: the Curonian and Vistula Lagoons // Marine pollution bulletin. 2010. Vol. 61, №4‒6. P. 205‒210. doi: 10.1016/j.marpolbul.2010.02.015.
 CCME Water Quality Index user’s manual 2017. Update. URL: https://ccme.ca/en/res/wqimanualen.pdf (дата обращения: 05.11.2022).
 Chubarenko B., Margoński P. The Vistula lagoon // Ecology of Baltic coastal waters. Berlin, Heidelberg: Springer, 2008. P. 167‒195. doi: 10.1007/978-3-540-73524-3_8.
 Kownacka J., Całkiewicz J., Kornijów R. A turning point in the development of phytoplankton in the Vistula Lagoon (southern Baltic Sea) at the beginning of the 21st century // Oceanologia. 2020. Vol. 62, №4. P. 538‒555. doi: 10.1016/j.oceano.2020.08.004.
 Lumb A., Halliwell D., Sharma T. Application of CCME Water Quality Index to monitor water quality: A case study of the Mackenzie river basin, Canada // Environmental monitoring and assessment. 2006. №113. P. 411–429. doi: 10.1007/s10661-005-9092-6.
 Miyittah M.K., Tulashie S.K., Tsyawo F.W., Sarfo J.K., Darko A.A. Assessment of surface water quality status of the Aby lagoon system in the western region of Ghana // Heliyon. 2020. Vol. 6, №7. P. e04466. doi: 10.1016/j.heliyon.2020.e04466.
 Teshome F.B. Seasonal water quality index and suitability of the water body to designated uses at the eastern catchment of Lake Hawassa // Environmental science and pollution research. 2020. Vol. 27, №1. P. 279‒290. doi: 10.1007/s11356-019-06794-4.

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 score0.182
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0360.128

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