AVALIAÇÃO DA CONCENTRAÇÃO DE METAIS E TOXICIDADE AGUDA DO SEDIMENTO DO RIO DOCE UTILIZANDO HYALELLA AZTECA
Bibliographic record
Abstract
ResumoO rompimento da barragem de Fundão é considerado o maior desastre envolvendo barragens de rejeito no mundo.O rejeito liberado sofreu decantação para o sedimento de fundo, além de processos de transporte em direção à foz.Alguns eventos podem atuar na ressuspensão dos sedimentos ao longo do rio Doce no decorrer do tempo.Nesse cenário, estudos que monitorem a evolução dos impactos à longo prazo para a biota são de grande importância.O presente estudo avaliou a toxicidade do sedimento de diferentes pontos amostrais ao longo do rio Doce após cinco anos do rompimento da barragem de minério utilizando o bioindicador Hyalella azteca.O sedimento de Aimorés se destacou na acumulação de diversos metais (Pb, Ba, Al, Cu e Zn, Cr), sendo o único que gerou mortalidade significativa para os organismos.O ponto de ser coleta à montante da Usina Hidrelétrica de Aimorés (UHE), que retem o material transportado ao longo do rio Doce, pode ter influenciado nos resultados.Apesar da ausência de toxicidade aguda para os outros pontos, estudos à longo prazo são necessários devido a elevada concentração de metais nos pontos de coleta.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 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) | 0.001 | 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".