METALES DE VALOR AÑADIDO EN LOS RÍOS SALADO UBICADOS EN LAS CUENCAS SAMA Y LOCUMBA (REGIÓN DE TACNA - PERÚ) Y SU CORRELACIÓN CON ARSÉNICO Y BORO
Bibliographic record
Abstract
Los objetivos de la presente investigación fueron identificar y cuantificar metales con valor añadido potencialmente comercializables de ser recuperados o extraídos en dos ríos denominados Salado; uno ubicado en la cuenca hidrográfica de Locumba (Salado-Locumba) y el otro en la cuenca hidrográfica de Sama (Salado-Sama). Además, realizar un análisis de correlación de los contenidos de arsénico (As) y boro (B) presentes en 14 puntos de muestreo ubicados en diferentes fuentes de agua a lo largo de las dos cuencas. Se analizaron 49 elementos utilizando ICP-MS, en muestras de agua para determinar metales totales y disueltos. En los análisis de correlación, asociación y reducción de variables se aplicaron métodos estadísticos robustos. Los metales de valor añadido identificados fueron: Li, Rb, Cs y Ge en concentraciones de 1,818±0,415 mg/L, 0,248±0,048 mg/L, 0,361±0,104 mg/L y 0,005±0,002 mg/L en el río Salado-Locumba y 1,950±0,544 mg/L, 0,343±0,090 mg/L, 0,401±0,096 mg/L y 0,005±0,002 mg/L en el río Salado-Sama, respectivamente. Se determinó que la correlación entre las concentraciones de los elementos químicos de valor añadido Li, Rb, Cs y los elementos As y B presentes en 14 puntos de muestreo ubicados en diferentes fuentes de agua a lo largo de las dos cuencas, son estadísticamente significativos, positivos y altos (r>0,7 y p<0,01).
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".