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Enregistrement W4367050981 · doi:10.1680/jenes.23.00022

Determination of geochemical baseline and pollution of soil heavy metals in Suzhou, China

2023· article· en· W4367050981 sur OpenAlexvenueno aff
Haimin Su, Yang Gao, Dongsheng Xu, Peng Sun

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArsenicVanadiumEnvironmental chemistryChromiumZincEnrichment factorPollutionHeavy metalsMetalSoil testCopperEnvironmental scienceChemistrySoil waterSoil scienceInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the enrichment of soil heavy metals, 50 soil samples were collected and the vanadium (V), chromium (Cr), zinc (Zn), lead (Pb), copper (Cu) and arsenic (As) contents were measured by using an X-ray fluorescence spectrometer. The environmental geochemical baseline values of heavy metals were determined by using standardised methods, and the pollution and enrichment degrees of heavy metals were evaluated based on the geoaccumulation index method and enrichment factor method. The results show that the vanadium, chromium, copper, zinc, lead and arsenic contents vary widely, with mean values of 81.32, 65.54, 17.16, 49.28, 20.04 and 11.68 mg/kg, respectively. Except for arsenic, the average values of the other five elements are lower than the soil background values of Anhui Province. The results of the standard reference method indicate that the six heavy metal elements have a strong correlation with iron (Fe), and the baseline values of heavy metals are 81.33, 65.56, 17.18, 49.29, 20.04 and 11.67 mg/kg, respectively. The mean values of Igeofor the six heavy metals are less than 0, indicating that there is no pollution of heavy metals in the soil of Suzhou. The average enrichment factor is greater than 1, with slight enrichment, and the interference of human activities on soil heavy metals is not obvious.

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)0,000
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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