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Enregistrement W2793347592 · doi:10.21577/1984-6835.20180007

Diagnosis of Contamination of Soil by Toxic Metals from Urban Solid Waste and Influence of Organic Matter

2018· article· en· W2793347592 sur OpenAlexaff
Maria Aparecida Liberato Milhome, Jayme Welton B. Holanda, José Ribeiro de Araújo Neto, Ronaldo Ferreira do Nascimento

Notice bibliographique

RevueRevista Virtual de Química · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensAdidas (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganic matterContaminationEnvironmental chemistryEnvironmental scienceMunicipal solid wasteSoil contaminationHeavy metalsSoil organic matterWaste managementEnvironmental engineeringSoil scienceSoil waterChemistryEngineeringEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the disposal of urban solid waste (USW) in inadequate places has been increasing in Brazil. The objective of this study was to evaluate the contamination of lead, cadmium, copper, manganese, chromium, iron, nickel, cobalt and zinc metals and their relationship with organic matter (OM) in the vicinity of the city's "dump" Iguatu, Cear. Eight soil samples were collected in the layer from 0 to 0.20 m depth. The pH was carried out in distilled water, the OM by wet oxidation with potassium dichromate. The extraction of metals was carried out via acid digestion and its quantification by atomic absorption spectrometry. The results were compared with the soil guiding values established by CONAMA Resolution 430/2009. Analysis of the soil samples showed levels of Cr <Mn <Pb <Cu <Zn <Fe. Pearson's correlation showed that Zn, Mn and Fe were related to soil organic matter. Cu, Zn and Pb values were found at levels above that established by legislation, creating a risk of contamination in the region.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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