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Enregistrement W72454036 · doi:10.5935/rvq.v5i2.323

Uso de Imagens Digitais e Análise de Componentes Principais na Identificação dos Níveis de Cr (VI) em Amostras de Solos

2013· article· pt· W72454036 sur OpenAlexaboutno aff
Luciana Fernandes de Oliveira, Natália T. Canevari, Amanda França de Jesus, Edenir R. Pereira Filho

Notice bibliographique

RevueRevista Virtual de Química · 2013
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A proposicao de metodos simples e rapidos para a identificacao dos niveis de Cr (VI) em amostras de solos e desejavel para nortear estrategias de remediacao. O presente trabalho teve como objetivo desenvolver um procedimento para a identificacao de amostras de solos com concentracoes de Cr (VI) superiores aos valores estabelecidos pelas legislacoes internacionais. Uma amostra de solo foi fortificada com concentracoes de Cr (VI) que variaram de 0 a 20 mg kg -1 (total de 61 fortificacoes) e posteriormente submetidas a extracao alcalina. Os extratos foram colocados em placas de Petri, aos quais se adicionou difenilcarbazida 0,2 % (m v -1 ) como reagente colorimetrico e H 2 SO 4 (5 mol L -1 ) para o ajuste do pH. Apos o desenvolvimento da coloracao, as placas foram posicionadas em um scanner comercial e obtidas imagens da parte inferior. As imagens foram tratadas com programas computacionais para calculo dos seguintes descritores de cores (R, G, B, H, S, V, r, g, b e L) e, efetuou-se uma analise por ACP (Analise de componentes principais - Principal Component Analysis ). Houve uma boa separacao entre os valores acima e abaixo da legislacao italiana, a qual define um valor maximo de 2,0 mg kg -1 para Cr (VI). Tambem foram utilizados os valores de Cr (VI) das legislacoes do Canada e da Suecia e, em geral, as imagens permitiram a identificacao dos niveis de Cr (VI) para estes paises. Atraves da analise visual da ACP e possivel afirmar que as imagens digitais sao passiveis de uso para a proposicao de modelos de classificacao. DOI: 10.5935/1984-6835.20130019

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2013
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