HÀM LƯỢNG ZN, CU, PB TRONG TRẦM TÍCH, ĐẤT VÀ NƯỚC TẠI VÙNG VEN BIỂN BÁN ĐẢO CÀ MAU
Bibliographic record
Abstract
Ô nhiễm kim loại nặng được quan tâm do bởi tính độc hại và bền vững trong môi trường. Đề tài được thực hiện nhằm xác định hàm lượng kim loại nặng trong đất, trầm tích và trong nước tại vùng nghiên cứu. Mẫu trầm tích và mẫu nước được thu tại rạch, sông, cửa sông và bãi bồi; mẫu đất và mẫu nước được thu tại rừng ngập mặn vào mùa mưa và mùa nắng. Kết quả cho thấy, hiện diện của Zn, Cu và Pb trong trầm tích giảm dần từ sông rạch nội ô đến cửa sông. Nồng độ của Zn, Cu trong nước tại vùng khảo sát cao vượt tiêu chuẩn nước cho nuôi thủy sản, trong khi sự hiện diện Pb trong vùng khảo sát ở mức độ không ô nhiễm. Cu, Zn, Pb có tương quan thuận với nhau, càng xa khu dân cư thì sự phân bố của chúng giảm dần. Mức độ ô nhiễm và tímh di động của Zn, Cu và Pb nên được quan tâm nghiên cứu.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.049 | 0.016 |
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".