Contaminación del aire y suelo del humedal marino costero por material particulado de fuentes industriales en el Callao, Perú
Notice bibliographique
Résumé
El objetivo de esta investigación fue analizar los impactos generados por el material particulado en la contaminación del aire y del suelo en el humedal marino-costero del Callao, Perú, durante el periodo 2020-2021, así como prever su situación futura. En cuanto a su metodología, se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, observacional y no experimental, siguiendo protocolos de investigación acordes con la normativa del Ministerio del Ambiente de Perú, las Canadian Soil Quality Guidelines for the Protection of Environmental and Human Health, y las guías de calidad del aire de la Organización Mundial de la Salud.A través de pruebas estadísticas como el rango con signos de Wilcoxon, la H de Kruskal-Wallis, y el método Delphi con el promedio Beta y la desviación estándar, se demostró que el material particulado PM2.5 impacta significativamente en la calidad del aire del humedal. También se encontró que la calidad del suelo se ve afectada por el material particulado, específicamente en las concentraciones de mercurio, arsénico y plomo. Los expertos coinciden en que dicho comportamiento negativo para el humedal se mantendrá.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».