Monitoreo de contaminantes y detección de genes alkb en la Zona Común de Pesca Argentino-Uruguaya
Bibliographic record
Abstract
En este estudio se determinó la presencia de diversos contaminantes en muestras de sedimentos en el Río de la Plata y la Zona Común de Pesca Argentino-Uruguaya (ZCPAU, 35° S-38° S). Además, se analizó la ocurrencia de genes alkB microbianos, utilizados como biomarcadores funcionales para determinar el potencial de degradación de hidrocarburos a lo largo de este ambiente marino. Se detectaron metales pesados en las estaciones UY1, RdP4 y AR2. El Cr se encontró en un rango entre < 5,0 y 20,7 mg kg-1, y el Pb entre no detectable (ND) y 26,0 mg kg-1. Tanto el Cd como el Hg mostraron valores por debajo de los límites de detección (< 0,2 mg kg-1 y < 0,01 mg kg-1, respectivamente). El Cu varió entre ND y 24,6 mg kg-1, y fue el único metal que sobrepasó los valores recomendados por la ISQG (Interim Sediment Quality Guideline), en los niveles guía en sedimentos para la protección de la biota (CCME, Canadian Council of Ministers of the Environment). Los valores de hidrocarburos, atrazina, glifosato + AMPA (ácido aminometil fosfónico) y pesticidas estuvieron por debajo del límite de cuantificación, mientras que los PCBs (desde < 20,0 a 77,7 µg kg-1) excedieron el nivel de acción A de las “Recomendaciones para la Gestión del Material de Dragado en los Puertos Españoles”. Se obtuvo ADN genómico microbiano purificado en ocho de las nueve muestras analizadas y se logró la amplificación del gen catabólico alkB en las estaciones UY2, UY1, RdP4, AR2 y AR1. Es necesario realizar estudios adicionales para evaluar el potencial de biodegradación microbiana en esta área. Estas investigaciones representan un valioso aporte para evaluar el impacto de las alteraciones antropogénicas sobre los ecosistemas marinos y para comprender los mecanismos de la atenuación natural.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".