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Enregistrement W7113052901

Contaminación ambiental: identificación y cuantificación de microplásticos en aguas costeras del litoral andaluz occidental.

2024· other· es· W7113052901 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRODIN (Universidad de Cádiz) · 2024
Typeother
Languees
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoastal zoneAquatic environmentNova scotia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La contaminación por microplásticos se ha convertido en una de las principales preocupaciones medioambientales de la sociedad actual. Variedad de estudios han documentado la presencia y distribución de microplásticos de diferentes tamaños, formas y composiciones poliméricas en agua marina y fluvial, sedimentos y organismos alrededor del mundo. Este Trabajo Fin de Grado proporciona un análisis de la distribución, abundancia y diversidad de los microplásticos en aguas costeras del litoral occidental andaluz (Golfo de Cádiz). Se seleccionaron 10 puntos de muestreo en Huelva, el estuario del río Guadalquivir y la Bahía de Cádiz, basados en su relevancia ecológica (por su proximidad a áreas protegidas) y en la presencia de presión antropogénica (agricultura, acuicultura, plantas de tratamiento de aguas residuales, etc.). Los resultados obtenidos muestran que las formas más abundantes en todas las muestras fueron los fragmentos, seguidos por las fibras, y finalmente las esferas y filamentos fueron las formas menos abundantes. El rango de tamaño más abundante en los microplásticos fue el superior a 63 µm, y la concentración total de microplásticos varió desde 37,67 ± 27,08 MPs/L (Estuario del Guadalquivir) hasta 124,36 ± 7,86 MPs/L (Bahía de Cádiz). Se identificaron un total de 14 polímeros, los más frecuentes fueron: PP, PTFE, CPE, PS, PE, PVC, PA y PL. El PP y el PTFE fueron los polímeros más abundantes y se identificaron en todas las muestras.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,175

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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