Observation of phytoplankton in réserve naturelle du Luitel during the summer of 2024

データ レコード

この オカレンス（観察データと標本) リソース内のデータは、1 つまたは複数のデータ テーブルとして生物多様性データを共有するための標準化された形式であるダーウィン コア アーカイブ (DwC-A) として公開されています。 コア データ テーブルには、593 レコードが含まれています。

この IPT はデータをアーカイブし、データ リポジトリとして機能します。データとリソースのメタデータは、 ダウンロード セクションからダウンロードできます。 バージョン テーブルから公開可能な他のバージョンを閲覧でき、リソースに加えられた変更を知ることができます。

バージョン

次の表は、公にアクセス可能な公開バージョンのリソースのみ表示しています。

引用方法

研究者はこの研究内容を以下のように引用する必要があります。:

RAFAI S, VOGIN A, RIGAUD Q, NÉMERY J, COSTREL DE CORAINVILLE S, BAILLOT S, DESPLANQUES C (2026). Observation of phytoplankton in réserve naturelle du Luitel during the summer of 2024. Version 1.0. LIPhy CNRS Univ Grenoble Alpes. Occurrence dataset. https://ipt.gbif.fr/resource?r=lacoscope_luitel&v=1.0

権利

研究者は権利に関する下記ステートメントを尊重する必要があります。:

パブリッシャーとライセンス保持者権利者は LIPhy CNRS Univ Grenoble Alpes。 This work is licensed under a Creative Commons Attribution Non Commercial (CC-BY-NC 4.0) License.

GBIF登録

このリソースをはGBIF と登録されており GBIF UUID: 13c67ec0-8900-4278-9f03-ff3a8957905cが割り当てられています。   GBIF France によって承認されたデータ パブリッシャーとして GBIF に登録されているLIPhy CNRS Univ Grenoble Alpes が、このリソースをパブリッシュしました。

キーワード

Occurrence; phytoplancton; lake

連絡先

地理的範囲

N/A

生物分類学的範囲

説明がありません

時間的範囲

プロジェクトデータ

The Lacoscope project aims to involve a large number of citizens (non-expert general public) in the collaborative production of images of plankton in Alpine lakes. A low-cost, portable microscopy platform (PlanktoScope), built by students and supported by scientific mediators, will allow the monitoring of plankton dynamics as an indicator of environnemental changes.

プロジェクトに携わる要員:

収集方法

We sampled surface plankton using a horizontal tow with a 20--\,\textmu m mesh plankton net over an \textasciitilde 10 m path at constant speed.

Method step description:

1. Sampling at Luitel was carried out using a horizontal plankton net with a mesh size of 20 µm, a classic method widely used to collect microalgae and microorganisms at the surface (Lund et al., 1958). The net was towed for approximately 10 m at a constant speed in order to obtain a representative volume of filtered water from the study area. The samples were then analyzed using the PlanktoScope, a low-tech, open-source imaging device that provides a standardized stream of plankton images (Pollina et al., 2023). The segmented objects were then imported into the EcoTaxa platform, a collaborative reference tool for the semi-automated taxonomic classification of plankton images (EcoTaxa Development Team, 2024) with combination of machine learning algorithms and expert validation (Picheral et al., 2017; Irisson et al., 2022). Finally, the validated data were analyzed in terms of occurrences and community structure using dedicated Python scripts.

追加のメタデータ