Миграция селена в водной экосистеме реки Волги в границах Саратовской области
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The content of selenium was determined in the waters of the Volga river, in bottom ground, in the macrophytes, in plankton and benthic forms, mollusks and organism of different fish species. The highest concentration of selenium was recorded in the districts of the ravines Tokmakovsky and Nazarovsky within the boundaries of Saratov, the Saratov region. The concentration of the microelement on the right bank was slightly higher than on the left one concentration of selenium in ground soil varied within 0.062-0.091 mkg/g: in the Left bank soil 0.062-0.090 mkg/g, in the Right bank soil 0.068-0.091 mkg/g. In accordance with the average value of selenium macrophytes can be arranged in the following order (reduction): pondweed perfoliate, Canadian waterweed, broadleaf and semi-submerged cattail. Planktonic and benthic forms must be regarded as the most important links in the food chain of reservoirs, which play a huge role in the concentration and biogenic migration of selenium. The highest concentration of microelements is fixed in oligochaetes (0.042 mkg/g) and the smallest in the body of amphipods (0.039 mkg/g). In accordance with the average concentration of selenium the species of mollusks can be placed in the following order: mussel (0.044 mkg/g), pearl shell (0.042 mkg/g), pond snail (0.041 mkg/g) and river zebra mussel (0.040 mkg/g). The concentration of selenium in fish depends on the type of the food. By the ability to accumulate selenium the studied species of freshwater fish can be placed in the following order: crucian carp (0.079 mkg/g); silver carp (0.073 mkg/g); titmouses (0.072 mkg/g); sazan (0.069 mkg/g), and rudd (0.068 mkg/g). The results of the study help draw a conclusion that the concentration of selenium in water of the river Volga is not uniform and different natural and human factors influence the content of microelement.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,075 |
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 découle