Notice bibliographique
Résumé
One of the main environmental issue these days is acid rain and its effects on the human and environment. Acid rain effects are more dominant in countries such as United States, Canada, and Europe due to acidic nature of soils in some parts of their lands as well as heavy pollution resulted from vast industrial activities which are conducted through these countries. Contrary to these facts, Iran situation regarding acid rain is totally different and in spite of high pollution in cities and industrial areas, the water of lakes and streams are not acidic. Data collected in this research show that the pH and alkalinity of the lake water and soils are almost high. Some of the lakes in Fars County are dried and the rest are not in normal situation. Lakes of Barmshoor, Droodzan, and Haftbarm have pH around 7.93 -8.07 and alkalinity around 186 to 220 mg/L CaCO3. The soils around the lakes have pH in the range of 7.69-7.89 and alkalinity 208-235 mg/L CaCO3. Therefore both the soil and the water have high alkaline buffer capacity to resist acid rain because; most part of the Fars County consist of calcite, dolomite and some alkaline salts. Pollution load indexes for Al, Zn and Cu for both lake water and related soils are close to one (1.063-1.54) which means no considerable metal pollutions are created by acid rain in Fars County. In fact, high pH and alkalinity of the water and soil make metal salts mostly insoluble and limit the availability of the free metals. The pH changes of rain water show gradual increase of pH during raining. If the sample of rain water is left alone, its pH decreases by residence time.
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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 | 0,001 | 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 ».