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Enregistrement W2939528039 · doi:10.22456/1807-9806.20322

Approaches to Evaluation of Self-Purification in Estuarine Rivers of Souhteast of Amapá State - Brazil

2001· article· en· W2939528039 sur OpenAlexaff
Alan Cavalcanti da Cunha, Helenilza Ferreira Albuquerque Cunha, Luís Roberto Takiyama, Marcio Sousa da Silva, Odete Fátima Machado da Silveira, SILVIA PANTOJA, ALAN SILVA NAZARÉ, Eduardo Queija de Siqueira

Notice bibliographique

RevuePesquisas em Geociências · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstuaryEnvironmental scienceWastewaterBiotaWater qualitySurface runoffSanitationWater resource managementIndustrial wastewater treatmentAquatic ecosystemHydrology (agriculture)EcologyEnvironmental engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are a number of reasons that make Amazon estuary an important natural water resource. First, it is biologically productive being the spawning and nursery ground for many important aquatic biota. Second, it serves as receiving waters for wastewater discharges and for navigation use. Third, it has been demonstrating its elevated dilution and self-purification capacity for constituents of the water, principally bacteria, toxic substances, organic material and nutrients. Many cities and small ports of the State of the Amapá located on estuaries and coastal zones are ready affecting their quality through runoff, domestic and industrial wastewater. So, the present research evaluated the water quality in four rivers located close to the periurban areas of Macapá and Santana and rural area of Mazagão municipality. The main objective is to diagnostic the spatial-temporal distribution of some variables and parameters of the water quality, considering important factors as atrophic, hydrologic and climatologic effects in streams sanitation.

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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,132

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations2
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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