Presence of metals in a ferruginous hot spring in the Cundinamarca region, Colombia
Notice bibliographique
Résumé
The presence of metals in hot springs has been associated with various adverse health effects. Although some elements are essential for humans, they are dangerous at high levels of exposure. There have been little studies on the presence of metals in hot springs in Colombia, therefore, laboratory tests were carried out over a period of six months (June to December, 2021), with spot samples every month in a ferruginous hot spring in the Cundinamarca region, Colombia. Tests were carried out for arsenic (As), chromium (Cr), mercury (Hg), lead (Pb), aluminum (Al), copper (Cu), iron (Fe), magnesium (Mg), manganese (Mn), nickel (Ni), zinc (Zn), strontium (Sr), and calcium (Ca) in the Laboratory of the Bogota Aqueduct and Sewer Company (in Spanish EAAB). Since there are no regulations in Colombia there is no regulation on the quality of hot springs, the analysis of results was carried out by comparing them with standards for drinking water and swimming pools from countries such as Canada, Germany, and the World Health Organization (WHO) as well as hot springs in Japan. It was observed that iron was the only metal that exceeded the regulations for drinking water and swimming pools.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».