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Enregistrement W2724566043 · doi:10.32360/acmar.v44i2.158

AVALIAÇÃO PRELIMINAR DAS CONCENTRAÇÕES DE METAIS PESADOS NOS SEDIMENTOS DA LAGOA DO ARAÇÁ, RECIFE, ESTADO DE PERNAMBUCO

2011· article· pt· W2724566043 sur OpenAlexaboutno aff
Josineide Braz de Miranda, Hélida Karla Philippini da Silva, Erika Cristina Ferreira da Silva, Marta Maria Menezes Bezerra Duarte

Notice bibliographique

RevueArquivos de Ciências do Mar · 2011
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceEnvironmental chemistryManganeseContaminationPollutionSedimentZincLimitingChemistryMetallurgyGeologyEcologyBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mangroves have been suffering an intense process of environment degradation due to the amount of untreated residues discharged into effluents, principally by trace metals, thus causing contamination. The Araca Lagoon is formed by a mangrove ecosystem, which is situated at the Recife, Pernambuco, and it is part of an the Environment Preservation Area. However, a number of anthropic activities have been contributing to its environment contamination. Therefore, this research has the objective of making a preliminary assessment of the impact on the Araca Lagoon by such trace metals as chrome (Cr), iron (Fe), manganese (Mn) and zinc (Zn). In the sediment the manganese, zinc and chrome contents presented concentration levels above the limiting values for soils of Sao Paulo State (CETESB), and quality guides values of sediments in Canada (CCME). The iron content was compared with the limit established by the Environmental Protection Agency of the United States (USEPA) and its concentration in all stations was above the recommended limit value. The Araca Lagoon sediments presented contamination by chrome, iron, manganese and zinc and thus presents itself as an important local accumulator of these trace metals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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