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Enregistrement W4402832999 · doi:10.1080/15320383.2024.2408005

Ecological Risk Assessment to Aquatic Life from Metals in the Surface Sediments of the Santiago-Guadalajara River Basin, Mexico

2024· article· en· W4402832999 sur OpenAlexaff
José de Anda, Luis Alberto Olvera-Vargas, Ofelia Yadira Lugo-Melchor, Harvey Shear

Notice bibliographique

RevueSoil and Sediment Contamination An International Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural basinEnvironmental scienceHeavy metalsDrainage basinAquatic ecosystemEcologySedimentGeographyHydrology (agriculture)Water resource managementEnvironmental protectionGeologyEnvironmental chemistryGeomorphologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Santiago-Guadalajara River (SGR) is one of the most polluted river systems in Mexico because there is still a significant amount of untreated industrial, agricultural and municipal wastewater discharged. A sediment monitoring campaign was carried out at 25 sampling points located in the Santiago and Zula rivers, as well as in their main tributaries. In this work, six indices and criteria were selected to assess the level of metal contamination in the main and tributary streams. The following sequence of metals of concern were identified (mean values in mg kg-1 dry basis): Zn (71.92)> Cu (35.22)> Cr (23.82) > Ni (14.95)> Pb (10.82) > As (2.82) > Cd (2.40) > Sb (2.06). Previous studies in the region agree that Al, Fe, Mn, and Ba are part of the natural lithologic composition of the basin, and what is found in the sediments is likely the result of the natural rock weathering processes rather than an anthropogenic contamination process. According to the proposed assess methods Cu, Cr, Ni, Pb, and Zn were found in low to moderate levels of contamination, and Sb and Cd were found in considerable to very high contamination levels in several of the monitored stations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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