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Enregistrement W1516451280 · doi:10.5539/mas.v9n8p121

Determination of the Content Heavy Metals in of Introduced Tree Stand of Astana City

2015· article· en· W1516451280 sur OpenAlexvenueno aff
Erzhan Zhunusovich Kentbayev, Botagoz Aidarbekovna Kentbayeva, Talgat Sagidollaevich Abzhanov

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazardous wasteHeavy metalsEnvironmental scienceHazardContaminationIndustrial wasteHeavy industryWaste managementEnvironmental chemistryEcologyEngineeringBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, the importance of determining the numericalvaluation of environmental and genetic structure of populations of woody tree species in dealing with the introduction, without any doubt, is recognized by many researchers. The growing numbers of works associated with the introduction, examination of geographic cultures focused on the study of interspecific, inter- and intrapopulation, subpopulation genetic structure of quantitative and qualitative attributes which are important for forestry production and industrial wood processing. Heavy metals that were included in the scientific literature in the middle of the last century under such a negative name, at current stage already occupy the second place in the hazard level. In the future they might become the most hazardous or even more hazardous than APS and solid wastes. Contamination with heavy metals occurs due to their wide use in industry, causing them to fall into the environment bringing enormous damage. Human activity always brings to formation of numerous volumes of waste, including toxic. Industrial enterprises and large number of vehicles - obligatory accompaniments of urban environment are the major and permanent “suppliers” of toxic waste into the atmosphere. Under normal conditions, heavy metals are contained in soil in small quantities and are not hazardous. However, their concentration may increase due to vehicle exhaust, waste, residues and emissions during operation of industrial plants, during fertilize, etc.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,144 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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