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Enregistrement W2904950751 · doi:10.36813/jplb.2.3.220-234

Status mutu air Kali Angke di Bogor, Tangerang, dan Jakarta

2018· article· id· W2904950751 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJurnal Pengelolaan Lingkungan Berkelanjutan (Journal of Environmental Sustainability Management) · 2018
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Masuknya bahan-bahan pencemar ke dalam badan air sungai menyebabkan turunnya kualitas air sungai. Salah satu sungai yang diduga telah mengalami pencemaran adalah Kali Angke. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan status mutu air dan tingkat pencemaran Kali Angke menggunakan metode Indeks Pencemaran (IP) dan Indeks Canadian Council of Minister of The Environment (CCME). Pengambilan data kualitas air dilakukan pada lima segmen sebanyak 21 titik pengambilan contoh pada tanggal 2–4 Oktober 2017. Data sekunder kualitas air berasal dari Dinas Lingkungan Hidup Kota Bogor, Kabupaten Bogor, Tangerang Selatan, Tangerang, dan Jakarta Barat. Parameter kualitas air meliputi parameter fisika (suhu, TSS, dan TDS), parameter kimia (DO, BOD, COD, NO2-N, NO3-N, pH, total fosfat, Zn, minyak lemak, Hg, dan Cu), dan parameter biologi (fecal coliform dan total coliform). Indeks kualitas air CCME lebih mewakili kondisi perairan daripada Indeks Pencemaran. Tingkat pencemaran semakin meningkat dari hulu ke hilir dan dari tahun 2014 sampai 2016, kemudian menurun pada tahun 2017. Status mutu Kali Angke tergolong cemar ringan menurut IP dan tergolong buruk menurut Indeks CCME.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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