RELATIONSHIP BETWEEN GRAIN SIZE AND HEAVY METALS IN SEDIMENTS FROM BEACHES ALONG THE COAST OF GUYANA
Notice bibliographique
Résumé
This paper examined surficial sediments collected from eroding and accreting beaches along the coast of Guyana for concentrations of toxic heavy metals. Twenty-four samples were collected, twelve from each of the eroding Melanie Beach and the accreting Albion Beach. Three grain size fractions (4.0 phi, 5.0 phi and >5.0 phi) plus twenty-four bulk samples less than 4.0 phi in diameter were analyzed for a total of 96 samples. Each sample was examined for the presence of eight heavy metals, these being aluminum, chromium, copper, iron, lead, nickel, vanadium and zinc. The samples were chemically analyzed by aquaregia, followed by inductively coupled plasma-optical emission spectroscopy. Discriminant analysis, analysis of variance and correlation and regression techniques were used to analyze the datasets. Results from the discriminant analysis emphasized that heavy metal concentrations were unique to each beach. The analysis of variance (ANOVA) showed that grain size of the sediment had a pronounced effect on the concentrations and spatial distribution of heavy metals. Correlation and regression analysis substantiated the ANOVA results, and revealed the existence of an inverse relationship between the concentrations of heavy metals and the grain size of sediments. The Albion accretionary beach, with finer sediments, accumulated far more heavy metals than the coarser-grained receding Melanie Beach. At the Albion Beach the concentrations of all heavy metals increased in a shoreward direction while at the Melanie Beach the concentrations of all heavy metals decreased in a shoreward direction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».