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Enregistrement W4391536424 · doi:10.20527/m.v7i2.11833

ANALISIS KANDUNGAN LOGAM BERAT (Pb dan Cu) PADA SEDIMEN DI DAERAH ESTUARI DESA MUARA KINTAP KABUPATEN TANAH LAUT PROVINSI KALIMANTAN SELATAN

2024· article· id· W4391536424 sur OpenAlexaboutno aff
Mutiara Alfadillah, Hamdani Hamdani, Ira Puspita Dewi

Notice bibliographique

RevueMarine Coastal and Small Islands Journal - Jurnal Ilmu Kelautan · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Pollution Remediation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsEnvironmental chemistryEnvironmental scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estuari adalah daerah pesisir semi tertutup yang menerima air tawar dari sungai dan memiliki hubungan bebas dengan laut terbuka. Aliran air sungai membawa sejumlah komponen, termasuk logam berat dalam bentuk terlarut dan partikulate. Desa Muara Kintap terdapat beragam aktivitas seperti kegiatan Pelabuhan Perikanan Muara Kintap, Stockpile, pelabuhan khusus pemuatan batu bara kedalam ponton, menyebabkan sungai muara kintap menjadi lalu lintas ponton, tugboat dan kapal nelayan, dan pada kawasan atasnya banyak aktivitas pertambangan sistem open pit di daerah Kecamatan Kintap. Aktivitas tersebut diduga menyumbang kandungan logam berat ke perairan Sungai Muara Kintap yang kemudian mengendap kedalam sedimen. Penelitian ini bertujuan untuk melihat konsentrasi logam berat Pb dan Cu pada sedimen di perairan Muara Kintap. Metode penentuan stasiun pengambilan sampel sedimen menggunakan metode Purposive sampling, logam berat dianalisis menggunakan metode AAS dan tekstur sedimen menggunakan metode pipet. Tekstur sedimen di perairan Muara Kintap pada stasiun 1, 2 dan 5 memiliki tekstur sandy mud, stasiun 3 muddy sand, stasiun 4 sand dan stasiun 6 mud. Kandungan logam berat Pb berkisar 2,036 – 11,544 mg/Kg yang berdasarkan standar baku mutu yang berlaku di Provinsi Ontario, 1993 logam berat Pb belum mengalami pencemaran. Logam berat Cu konstrasi nilainya berkisar 2,151 – 18,003 mg/Kg yang berdasarkan standar baku mutu yang berlaku di Provinsi Ontario, 1993 logam Cu melebihi standar baku mutu pada Lowest Effect Level pada level ini indikasi pencemaran sedimen masih dapat ditoleransi oleh organisme perairan.

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)0,001
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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