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Enregistrement W7029458841

KAJIAN KANDUNGAN LOGAM BERAT MANGAN (Mn) DAN NIKEL (Ni) PADA SEDIMEN DI SEKITAR PESISIR TELUK LAMPUNG

2016· other· id· W7029458841 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDigilib Repository Unila (Lampung University) · 2016
Typeother
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGerman Security and Defense Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeavy metalsManganeseChristian ministryNickel
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRAK
\nTelah dilakukan analisis kandungan logam berat mangan dan nikel pada sedimen di sekitar Pesisir Teluk Lampung. Konsentrasi logam mangan dan nikel ditentukan dengan menggunakan spektrofotometer serapan atom (SSA) dengan menggunakan tiga validasi metode yaitu limit deteksi, presisi (ketelitian) dan linieritas. Konsentrasi logam mangan di Pesisir Teluk Lampung yaitu sekitar 106,01 ppm hingga 107,69 ppm. Hasil analisis menunjukan konsentrasi logam mangan pada sedimen tertinggi terdapat di Pesisir Sungai Way Kuala yaitu sebesar 107,69 ppm dan konsentrasi terendah di muara Sungai Way Kuripan yaitu sebesar 106,01 ppm. Sedangkan konsentrasi logam nikel di Pesisir Teluk Lampung yaitu sekitar 68,8 ppm hingga 71,46 ppm. Hasil analisis logam nikel pada sedimen tertinggi terdapat di sekitar Pemukiman Penduduk Bumi Waras yaitu sebesar 71,46 dan konsentrasi terendah di Pesisir Sungai Way Kuala yaitu sebesar 68,8 ppm. Nilai konsentrasi logam berat mangan dan nikel yang diperoleh dalam penelitian ini masih berada pada batas normal standar baku mutu logam berat pada sedimen yang telah ditetapkan oleh The Ontario Ministry Of The Environment. Validasi metode pada penentuan kadar mangan dan nikel dalam sedimen menunjukan presisi dengan nilai relatif standar deviasi (RSD) < 5 %, limit deteksi untuk masing - masing logam mangan dan nikel adalah 0,021 dan 0,018. dan nilai koefisien korelasi mangan dan nikel adalah 1.
\nKata Kunci : Sebaran logam berat, Mn dan Ni, Pesisir Teluk Lampung
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\nABSTRACT
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\nThe study have been done by analyzing heavy metal Manganese and Nickel composition of sediment at arround the Gulf of Coast Lampung. Manganese and Nickel concentrations determined by Atomic Absorption Spectrophotometer (AAS) with three validation methods: limit of detection, precision (accuracy) and linearity. Concentration of manganese in the gulf coast lampung is 106,01 ppm until 107,69 ppm. Result of analysis showed that the highest concentration of manganese is found at the Way Kuala Coastal Rriver that is 107,69 ppm and the lowest concentration of manganese is found at the estrary of Way Kuripan River that is 106,01 ppm. Concentration of nickel at the gulf of coast Lampung is 68,8 ppm until 71,46 ppm. The analyzing result of nickel showed that the highest concentration of nickel is found at around Bumi Waras Settlements that is 71,46 ppm and the lowest concentration at the Way Kuala Coastal River is that is 68,8 ppm. The heavy metals concentration of Manganese and Nickel obtained in this study still the limit of quality standard of heavy metal sediment appointed by the Ontario Ministry of the Environment. Validating methods on determinating of Manganese and Nickel in sedimentary showed the precision with relative standard deviation value (RSD) that is <5%, the detection limit each of metals manganese and nickel are 0,021ppm and 0,018 ppm and coefficient correlation of manganese and nickel is 1.
\n
\nKeywords : Distribution of heavy metals , Mn and Ni , the Gulf of Coast Lampung
\n
\n

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · 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