MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401831373 · doi:10.31957/acr.v6i2.3496

Analisis Pencemaran Biologis Perairan Pantai Wisata Holtekamp Berdasarkan Kepadatan Bakteri Coliform

2023· article· en· W4401831373 sur OpenAlexaff
Popi Ida Laila Ayer, Vera K. Mandey, Korinus Rejauw, Efray Wanimbo, Maklon Warpur

Notice bibliographique

RevueACROPORA Jurnal Ilmu Kelautan dan Perikanan Papua · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and Coastal Ecosystems
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Holtekamp Sea is located in Youtefa Bay, directly connected to the Acai River, which carries waste from land-based activities such as bathing, washing, toilet, livestock farming, ponds, and agriculture. This will affect the bacteriological quality of the Holtekamp Coastal Waters. This study was conducted to analyze the quality of coliform bacteria density a an indicator of biological pollution in the waters of Holtekamp Beach Seawater sample were collected in April 2023. Bacteriological analysis was performed at Papua Regional Health Laboratory using the Most probable number (MPN) method. The research result show that the Nitrate range at stations I to III is 1.70, exceeding the water quality standard of 0.008 according to Decree of Minister of Environment No. 51 of 2004. Furthermore, coliform at stations I to III, it is more than equal to 1898 MPN/100 mL. Meanwhile, the total density of fecal coliform bacteria at stations I and II is 20 MPN/100 mL, and station III is 9 MPN/100 mL. According to Decree of the Minister of Environment No. 51 of 2004, the presence of coliform bacteria in the waters of Holtekamp Beach has exceeded the water quality standard. Thus, the total concentration of nitrate and coliform bacteria density indicates poor water quality or contamination

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,228 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Explorer davantage

Même revueACROPORA Jurnal Ilmu Kelautan dan Perikanan PapuaMême sujetMarine and Coastal EcosystemsTravaux en français237 207