CARACTERIZACIÓN FÍSICO-QUÍMICA DE LOS SEDIMENTOS DEL HUMEDAL LAGUNA BELLA EN LA SELVA DE HUÁNUCO, PERÚ
Bibliographic record
Abstract
Las lagunas en la Amazonia están siendo impactadas por las actividades agrícolas y la información sobre sus sedimentos es escasa; por lo que el objetivo del estudio fue determinar las características físico-químicas de los sedimentos del humedal Laguna Bella, lo que contribuirá al conocimiento de su calidad ambiental. Así, mediante técnicas estandarizadas se analizaron los sedimentos colectados en seis puntos de muestreo. Los resultados muestran los valores de la densidad, conductividad, pH, materia orgánica, N, P, Pb, Cu, Fe, Mn, Zn y K, los que se compararon con cinco normas internacionales. Considerando la norma Ontario, la materia orgánica es menor al Nivel de efecto severo, N está entre el Nivel de efecto más bajo y severo, mientras que P es inferior a la concentración de Nivel de efecto más bajo; Pb está a un nivel moderadamente contaminado, según la norma USEPA, pero supera a la norma NOAA. El Cu superó el nivel máximo permisible de la norma NOAA; Fe supera el nivel máximo permisible por las normas USEPA, Ontario y NOAA; Mn supera el nivel máximo permisible de las normas NOAA y Zn supera la norma NOAA. Se concluye que, la densidad de los sedimentos es uniforme, el pH ligeramente alcalino, la salinidad es despreciable y la concentración de metales como el Fe > Mn > Zn > Pb > Cu, superan la normatividad internacional e indica el deterioro de la calidad ambiental del humedal.
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 | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.001 | 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".