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Enregistrement W7120589664

Determinação de metais potencialmente tóxicos em amostras de água e sedimentos nas bacias dos rios Cuiabá e São Lourenço - MT

2014· dissertation· pt· W7120589664 sur OpenAlexaboutno aff
Paulo Eduardo Reinach da Silva Gonçalves

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2014
Typedissertation
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedimentWater qualityBiotaSurface waterContaminationHydrology (agriculture)Atomic absorption spectroscopyAquatic ecosystemHuman health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contamination of water resources is directly linked to anthropic activities. Some of these activities can release metals in the environment which, once in the water, cause great concern since they are not biodegradable, can accumulate in the biota and so reach critical levels causing adverse effects to human health and to the environment. The watersheds of Cuiabá and São Lourenço rivers are of great importance since their water is applied to multiple uses, involving the main municipalities of Mato Grosso State. Moreover they are the main affluent of Paraguay river which is the most important contributor to the Pantanal of Mato Grosso. Thus, this study aimed to determine the concentration of Cu, Cr, Cd, Mn, Fe, Pb and Zn in surface water and riverbed sediment of Cuiabá and São Lourenço watersheds. Metals were analysed in water using flame atomic absorption spectrometry and inductive couple plasma emission spectrometry and in sediment using flame atomic absorption spectrometry. The metal concentrations in water were compared to the maximum allowed values established in the Resolution CONAMA n. 357/2005 for class II river waters while for sediments the values established by the Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME) were used for comparison. The hierarchical cluster analysis revealed the existence of four groups regarding water quality and two groups of sediment. Discriminant analysis (DA) was applied to evaluate the grouping quality showing a correct classification of 80% of water and 79% of sediment samples. A análise de agrupamento hierárquica (AHA) revelou a existência de quatro agrupamentos para as amostras de água e dois agrupamentos para as amostras de sedimento. Moreover, DA in stepwise forward mode showed that it was possible to reduce the number of evaluated variables keeping the same efficiency in the groups classification. Exceedence curves showed that the majority of metal concentrations were below the limits established in the legislation. However, especial attention should be given to Pb and Cr that were detected in concentrations above these limits in water as well as in sediment samples in some sampling points, probably related to anthropic activities such as domestic and industrial effluents discharge.

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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
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