Exploration of Indigenous Fungi: Identification of Fungal Isolates from Industrial Waste Disposal Rivers
Notice bibliographique
Résumé
This research focuses on exploring indigenous fungi from industrial waste discharged into rivers. Sampling was conducted in the Ciliwung and Krukut rivers at several points in the waste disposal environment. The purpose of this study was to identify the presence of fungi that have the potential to degrade industrial waste components from the waste-polluted climate itself. The method includes isolating fungi by dilution from sediment and water samples, which are grown using potato dextrose agar (PDA) media. After the isolation, characterisation was done to identify the fungus types found. The results of this study showed the presence of 5 fungal isolates that have great potential in degrading industrial waste. These findings suggest that local fungi from Jakarta landfills could potentially be used for bioremediation as a solution to reduce the impact of hazardous waste on the environment. Waste management using fungi supports the achievement of SDG 6 (clean water and sanitation) by improving water quality through the degradation of harmful compounds, SDG 12 (responsible consumption and production) by providing sustainable waste management methods, and SDG 14 (marine ecosystems) by prevent river pollutants from reaching the sea to maintain the health of the aquatic ecosystem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».