A Multi-Index Analysis Approach to Heavy Metal Pollution Assessment in River Sediments in the Ponce Enríquez Area, Ecuador
Notice bibliographique
Résumé
The area of Ponce Enríquez, Southern Ecuador, is one of the most important artisanal and small scale gold mining (ASGM) areas in the country, where informal mining operations can be found using amalgamation technique, even though it has been prohibited since 2010. Considering the potential impact of these mining operations, the present research focused on heavy metal pollutants in subsurface sediments at 214 sampling locations from several detailed sampling campaigns in the rivers Fermín, Fermín Norte, Guanache, Villa, and Siete. Four parameters were calculated to evaluate the geochemical composition of the river sediment and heavy metal concentrations: The enrichment factor (EF), the geo-accumulation index (Igeo), the contamination factor (Cf) and the pollution load index (PLI). The analyzed elements were Cu, Pb, Zn, Ni, As, Cd, Sb, Sr, and Hg. Due to the lack of standards for pollution levels in sediments in Ecuador, Canadian guidelines were used as interim sediment quality guidelines (ISQG) in this research for comparison with the obtained results in subsurface sediments. The multi-index geochemical analysis indicated elevated heavy metal concentrations in all subsurface sediments in the studied river ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».