Sensibilidade da microalga marinha Dunaliella tertiolecta BUTCHER a diferentes substâncias químicas utilizadas como referência em ensaios ecotoxicológicos
Bibliographic record
Abstract
À profª Ceci, sempre muito paciente e atenciosa, principalmente pelo convívio e orientação.Obrigada pela oportunidade e por me apresentar à Ecotoxicologia.À Marcia, técnica do laboratório, que participou de todas as etapas, desde o estágio até a conclusão deste trabalho de mestrado, contribuindo com muitas informações e sugestões.À Dra.Sônia Gianesella pelo fornecimento da microalga Dunaliella tertiolecta, utilizada neste trabalho e disponibilização de equipamentos do Laboratório de Microrganismos Marinhos.À Dra.Flávia Saldanha-Corrêa e aos técnicos Tomás Silva e especialmente à Marta Stephan, por tornarem possível a realização deste trabalho.Ao Dr. David pelos esclarecimentos sobre a metodologia.À técnica Maysa Pompeu, pelo auxílio com a microscopia de contraste de fase.À bióloga Paula Nishimura, do Instituto de Biociências pela ajuda com a montagem das lâminas semi-permanentes.Aos biólogos da Aplysia Katia, Felipe e Karina, por sanarem muitas dúvidas estatísticas. Aos membros da Comissão de Estudo Especial de AnálisesEcotoxicológicas da ABNT pelas discussões muito produtivas durante a revisão do protocolo de ensaios com microalgas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".