PLANKTONİK ALG GRUPLARI / Temel ve Spesifik Özellikleri
Bibliographic record
Abstract
Deniz ve tatlısu planktonuna olan ilgi son 100 yıl içinde oldukça artmıştır. Son yıllarda dünya ve yurdumuz sularında kirliliğin ve atıksu tasfiye sistemlerinin özellikle alglerle birlikte ele alınması, fitoplanktona olan ilgiyi daha da artırmıştır. Deniz ve okyanuslarda milyonlarca balığın ölümüne sebep olan dinoflagellatlar ve tatlı su ekosistemlerinin toksik fitoplankterleri olarak bilinen mavi-yeşil algler fitoplankton ekolojisinde önemli yer tutmaktadır. Su Çerçeve Direktiflerinde; göllerin trofik düzeylerinin ve ekolojik kalitelerinin belirlenmesinde fitoplankton indeksleri ön plana çıkmıştır. Tatlısu ve deniz biyolojisi, balıkçılık, akuakültür, polüsyon biyolojisi ve ekosistem mühendisliğinin çeşitli alanlarında araştırıcılar akuatik sistemlerin doğru ve sürdürülebilir yönetimi (Göl ve Deniz ekosistem yönetimi/Lake&sea ecosystem management; Balıkçılık yönetimi/Fisheries management) açısından plankton hakkında her geçen gün yeni bilgilere ihtiyaç duymaktadır. Dünya literatüründe fitoplankton üzerine yazılan kitap sayısı her geçen gün artarken ülkemizde bu konuda geniş kapsamlı yazılı eser sayısı sınırlıdır. Deniz ve içsuların verimliliğinden ve sürdürülebilirliğinden birinci derecede sorumlu olan fitoplanktonda yer alan alg gruplarının özelliklerinin bilinmesi son derece önemlidir. Son bilgiler ışığı altında hazırlanan bu kitapla, birbirinden farklı özelliklere sahip planktonik alg gruplarının/divizyolarının temel ve spesifik özelliklerinin tanıtılması amaçlanmıştır. Plankton konulu kitaplar serisinin birincisini teşkil eden bu kitap, öğrencilere bir ders kitabı ve plankton konusunda çalışmak isteyen araştırmacılara faydalı bir rehber olması amacıyla hazırlanmıştır.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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.
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".