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Enregistrement W7116094088 · doi:10.57188/manglar.2025.048

Cuantificación de metales pesados e hidrocarburos totales en sedimento marino de la zona costera de Ecuador

2025· article· W7116094088 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueManglar · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)SedimentArsenicWet seasonDry seasonAquatic ecosystemPollutionHeavy metalsManganese

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Port activity in Ecuador generates environmental pollution, a topic that is poorly studied in the country. The concentration of total hydrocarbons (TPH), trace metals (antimony, arsenic, cadmium, manganese, mercury, lead and molybdenum), and pH were determined in sediments from four fishing ports in Manabí with different coastal activities. Four sampling events were carried out (A1-B1 during the rainy season and A2-B2 during the dry season) at the ports of Jaramijó, Manta, San Mateo, and Ligüiqui. Sediment samples were collected from a depth of 10-15 cm and analyzed using atomic absorption spectrophotometry. Results showed similar levels of lead, TPH, cadmium, and molybdenum (<10 mg/kg, <40 mg/kg, <0.50 mg/kg, and <25 mg/kg, respectively) across all ports in both periods. Manta had the highest concentrations of antimony (0.34 mg/kg), manganese (142.27 mg/kg), and mercury (4.53 mg/kg), while San Mateo showed the highest concentration of arsenic (6.53 mg/kg). Ligüiqui had the lowest concentrations of antimony, arsenic, manganese, and mercury. pH values ranged from 8.95 to 9.48. Mercury exceeded the reference value (0.17 mg/kg) in period 1, according to the Canadian Sediment Quality Guidelines for the Protection of Aquatic Life. This indicates that the sediments pose a potential risk to marine biota, as they exceed internationally established safety thresholds, and suggests the need to implement monitoring and environmental control measures along the coastal zone of Manabí

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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