Validación y determinación de plomo, arsénico y mercurio en especies marinas por espectrometría de absorción atómica
Bibliographic record
Abstract
Se utilizaron tres metodologías para la determinación de metales pesados en especies marinas, siendo los elementos de interés en el estudio, arsénico, plomo y mercurio, por ser metales con un alto grado de toxicidad y mayor deposición en los tejidos de animales. La investigación se centra en la validación de las metodologías utilizando la guía de validación de métodos analíticos Eurachem y la técnica de espectrometría de absorción atómica. Los parámetros seleccionados en la validación de los métodos son: el límite de detección, límite de cuantificación, ámbito de trabajo, precisión del método, exactitud y porcentaje de recobro. Para el cálculo de la exactitud y precisión se utilizó un material de referencia certificado llamado DORM-3 “Fish Protein Certified Referente Material for Trace Metals” de la NCR-CNRC. (National Research Council of Canada) 2007. Como complemento en la investigación se realizó un muestreo de tres especies comerciales en el Puerto de La Libertad con el objeto de determinar la presencia de arsénico, plomo y mercurio en muestras de pescado utilizando las metodologías validadas y así establecer si contienen concentraciones superiores a las establecidas en la norma salvadoreña del Conacyt NSO 67.32.01.08 adopción al reglamento de la Unión Europea 1881/2006/CE y reglamento (CE) 33/2007. Las pruebas realizadas en las validaciones de las metodologías arrojan resultados aceptables según los lineamientos protocolares y las pruebas estadísticas realizadas a dichos valores; por otro lado los resultados reportados en algunas de las muestras colectadas sobrepasan los límites permisibles establecidos en las normativas
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 | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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".