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Enregistrement W4236595498 · doi:10.5383/ijtee.17.02.006

Monitoring of temporal trend of atmospheric metals by moss Hypnum cupressiforme Hedw in Jammu (India)

2020· article· en· W4236595498 sur OpenAlexaffvenue
Dinesh K. Saxena, Sachin Agarwal, Anjana Saxena, Seema Kodesia

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermal and Environmental Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMossBiomonitoringEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistryBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric pollutants, such as metals, are extremely variable in space and time and it is cumbersome and expensive to deduce detailed information over a vast area using traditional instruments. Consequently, a cost-effective bio-monitor was preferred in the present study to analyze the atmospheric metal load. For this purpose, a moss Hypnum cupressiforme Hedw was inducted amongst moss species available to evaluate the intensity and trend of atmospheric deposition of Zn, Cu, Cd, and Pb in Jammu in the state of Jammu and Kashmir, India for a period of three years, 2014- 2016. The biomonitoring experimentation was performed by transplanting moss bags prepared from Hypnum cupressiforme, after validating its tolerance against metals using a photosynthetic efficiency analyzer in the field. Moss Hypnum cupressiforme Hedw exposed seasonally, covering summer, monsoon, and winter periods, upon the analysis provided time-integrated patterns of metal bioavailability at the study sites. An attempt was made to compare the seasonal variations during the three years of study and findings exhibited significant seasonal variations in metal. The gradient of the metal load was in the order of Cu>Cd>Zn>Pb. The total average percentage increase in the metals under consideration, Zn, Pb, Cu, and Cd, was 40%, 37%,79%, and 76%, respectively during three subsequent years. It is worth mentioning here that biomonitoring studies on atmospheric metals have never been explored for this 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,144

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,175 · 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.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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