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Enregistrement W929180108 · doi:10.5935/rvq.v7i6.988

Caracterização Geoquímica Orgânica e Inorgânica de Sedimentos de Manguezais do Estuário São Francisco, Sergipe

2015· article· pt· W929180108 sur OpenAlexaboutno aff
Jandyson M. Santos, Luana Oliveira dos Santos, José Arnaldo Santana Costa, Luciano Carlos Sobral de Menezes, Francisco Sandro Rodrigues Holanda, Iramaia Corrêa Bellin

Notice bibliographique

RevueRevista Virtual de Química · 2015
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGeography and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecossistemas de manguezais se desenvolvem em regioes litorâneas e possuem caracteristicas intrinsecas, sendo no Brasil considerados areas de preservacao ambiental, porem, impactos antropogenicos associados a especulacao imobiliaria e atividades petroliferas estao alterando o cenario desses ecossistemas. O presente trabalho objetivou realizar a caracterizacao geoquimica orgânica e inorgânica (pH em agua, teor de materia orgânica (MO), analise elementar, determinacao de metais – Al, Na, K, Fe, Cd, Cr, Cu, Ni e Pb) de sedimentos de manguezais do Estuario Sao Francisco, Sergipe. Caracteristicas mineralogicas definiram os sedimentos como de acidez elevada (pH 10 e % MO superiores a 15 % estao relacionados a proximidade das estacoes de coleta a centros urbanos e industriais, caracteristicas intrinsecas da vegetacao nativa e diferentes aportes de biomassa. Os metais Cd, Cu e Ni, em alguns sedimentos, se mostraram acima dos limites referenciados por Threshold Effect Level ( TEL ) e Probable Effect Level (PEL) do Canadian Sediment Quality Guidelines for the Protection of Aquatic Life e do Conselho Nacional do Meio Ambiente (CONAMA), estando associados a atividades antropogenica na regiao e alertando para fins toxicologicos. DOI: 10.5935/1984-6835.20150126

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,222 · 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'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
Publié2015
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