Contaminación ambiental: identificación y cuantificación de microplásticos en aguas costeras del litoral andaluz occidental.
Bibliographic record
Abstract
La contaminación por microplásticos se ha convertido en una de las principales preocupaciones medioambientales de la sociedad actual. Variedad de estudios han documentado la presencia y distribución de microplásticos de diferentes tamaños, formas y composiciones poliméricas en agua marina y fluvial, sedimentos y organismos alrededor del mundo. Este Trabajo Fin de Grado proporciona un análisis de la distribución, abundancia y diversidad de los microplásticos en aguas costeras del litoral occidental andaluz (Golfo de Cádiz). Se seleccionaron 10 puntos de muestreo en Huelva, el estuario del río Guadalquivir y la Bahía de Cádiz, basados en su relevancia ecológica (por su proximidad a áreas protegidas) y en la presencia de presión antropogénica (agricultura, acuicultura, plantas de tratamiento de aguas residuales, etc.). Los resultados obtenidos muestran que las formas más abundantes en todas las muestras fueron los fragmentos, seguidos por las fibras, y finalmente las esferas y filamentos fueron las formas menos abundantes. El rango de tamaño más abundante en los microplásticos fue el superior a 63 µm, y la concentración total de microplásticos varió desde 37,67 ± 27,08 MPs/L (Estuario del Guadalquivir) hasta 124,36 ± 7,86 MPs/L (Bahía de Cádiz). Se identificaron un total de 14 polímeros, los más frecuentes fueron: PP, PTFE, CPE, PS, PE, PVC, PA y PL. El PP y el PTFE fueron los polímeros más abundantes y se identificaron en todas las muestras.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| 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".