Perfil nacional de uso de mercurio en Costa Rica a la luz de la entrada en vigencia del Convenio de Minamata
Bibliographic record
Abstract
El mercurio es un metal cuya inadecuada gestión puede poner en riesgo la salud y el medio ambiente, y debido a que en el país no existe una herramienta que le permita establecer los controles para su gestión, se elaboró un perfil de uso de mercurio en Costa Rica para el año 2014, con el fin de identificar las fuentes antropogénicas existentes, al evaluar las capacidades existentes en el país para la gestión de dicho metal, a raíz de la implementación del Convenio de Minamata. Para su desarrollo se realizó una amplia investigación bibliográfica y visitas de campo dirigidas a todas las actividades económicas relacionadas con la gestión del mercurio. De acuerdo con el análisis realizado, la minería artesanal se considera el sector más riesgoso, ya que los grupos mineros se encuentran en constante contacto con el metal y lo manipulan inadecuadamente; los centros de salud, hospitales y clínicas odontológicas están limitados por la falta de legislación y, por ello, se identifican debilidades como la falta de capacitación del personal respecto a los riesgos del mercurio y el almacenamiento de sus residuos en sitios inadecuados. Por otro lado, los cosméticos, biocidas, plaguicidas, y pinturas se encuentran debidamente regulados con respecto a las mejores prácticas y estándares a nivel internacional. Asimismo, se identificó un vacío en todas las etapas que incluye la gestión de residuos de mercurio a nivel nacional. Se recomienda la implementación de planes y estrategias nacionales para combatir los mayores desafíos de la gestión del mercurio como lo son la falta de opciones de almacenamiento y la disposición final.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".