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Enregistrement W4381621789 · doi:10.31315/psb.v4i1.8830

Fitoremediasi Logam Besi (Fe) dan Mangan (Mn) pada Air Limbah Pengolahan Tambang Emas Rakyat di Desa Pancurendang dengan Genjer (Limnocharis flava)

2023· article· id· W4381621789 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProsiding Seminar Nasional Teknik Lingkungan Kebumian SATU BUMI · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Pollution Remediation
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsNuclear chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pertambangan emas di Desa Pancurendang, Kecamatan Ajibarang, Kabupaten Banyumas, Provinsi Jawa Tengah termasuk ke dalam pertambangan emas rakyat. Pertambangan emas rakyat secara tradisional dapat menyebabkan dampak negatif yaitu terjadinya pencemaran bagi lingkungan hidup di sekitar area pertambangan karena dalam proses pengolahannya masih menghasilkan air limbah. Air Limbah pengolahan emas di Desa Pancurendang mengandung pengotor berupa logam Besi (Fe) dan Mangan (Mn) dengan kandungan melebihi baku mutu yang telah ditetapkan. Hal tersebut berbahaya bagi lingkungan dan masyarakat di sekitar lokasi pengolahan emas. Oleh karena itu, penelitian bertujuan untuk untuk mengurangi kandungan Besi (Fe) dan Mangan (Mn) pada air limbah dengan fitoremediasi menggunakan tanaman genjer (Limnocharis flava) sistem batch dan menentukan desain pengolahan air limbah Metode analisis menggunakan perhitungan efektivitas penurunan. Penelitian ini menggunakan 3 variasi media yaitu 100% air limbah dengan netralisasi, air limbah dengan netralisasi 5 hari dan 100% air limbah tanpa netralisasi. Hasil uji laboratorium menunjukkan kandungan Besi (Fe) sebesar 866,7 mg/L dan Mangan (Mn) sebesar 206,83 mg/L. Uji coba fitoremediasi dengan sistem batch menggunakan tanaman genjer memiliki penyerapan logam Besi (Fe) paling efektif pada sampel tanpa netralisasi dengan nilai efektivitas 99,168%, sedangkan penyerapan logam Mangan (Mn) yang paling efektif pada sampel netralisasi 5 hari dengan nilai efektivitas 68,24%.Kata Kunci : Pertambangan, Emas, Air Limbah Pengolahan Emas, Fitoremediasi, Besi (Fe), Mangan (Mn)

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,237 · 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