Evaluasi Penyerapan Kadar Logam Pada Daun Tanaman Wetland Pasca Pengolahan Limbah Cair Tenun
Notice bibliographique
Résumé
Water pollution can be caused by an increase in the number of industries, one of which is the textile industry. One effort to reduce water pollution by heavy metals is by utilizing absorption by plants. This research aims to determine the concentration of metal pollutants Cr, Cu, Cd, and Pb accumulated by Vetiveria zizanioides plants. The test method in this research was wet digestion using a nitric acid solution (HNO3) which was then analyzed using an Atomic Absorption Spectrophotometer (AAS). Based on research results, the average metal absorption concentration of copper (Cu), chromium (Cr), Lead (Pb), and cadmium (Cd) after processing using the FTW system with the help of bacteria in processing the highest metal content is Pb 0.0007 (mg /Kg dry weight) and for Cu it is 0.0001 (mg/Kg dry weight) and Cd metal is 0.00002 (mg/Kg dry weight) and finally Cr is 0.000001 (mg/Kg dry weight). And for processing using the FTW system without the help of bacteria in processing, the average metal absorption concentration of Cu, Cr, Pb, and Cd, the highest metal content at Cu 0.0001 (mg/Kg dry weight) and Pb 0.0003 (mg/ Kg dry weight) for Cr and Cd were not detected. The absorption of Cu, Cr, Pb, and Cd metals did not affect plant growth.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».