Metal, rare earth and trace elements evaluation in sediment profiles of reservoirs, São Paulo state
Bibliographic record
Abstract
No presente estudo, perfis sedimentares dos reservatórios Taiaçupeba e Billingsbraço do Ribeirão Taquacetuba, inseridos na UGRHI-6; o reservatório do Córrego Marinheirinho, na UGRHI-15 e o reservatório do Lobo-Broa, UGRHI-13, foram avaliados. Os perfis sedimentares foram coletados nos anos de 2016 e 2017 pela CETESB, a diferentes profundidades e fatiados a cada 2,5 cm in situ. Elementos maiores, traço e terras raras (ETR - Ce, Eu, La, Lu, Nd, Sm, Tb e Yb) foram determinados pela técnica de Análise por Ativação Neutrônica Instrumental (INAA). A determinação da concentração de metais e semimetais (Al, As, Cd, Cr, Cu, Fe, Hg, Mn, Ni, P, Pb, Sc e Zn) foi realizada pela CETESB, pela técnica de espectrometria de emissão ótica com plasma indutivamente acoplado (ICP OES). A avaliação da qualidade dos sedimentos em relação aos metais tóxicos Cd, Cr, Cu, Hg, Pb, Ni e Zn e metaloide As, foi feita pela comparação aos valores guias do Environmental Canada (TEL e PEL) e adotados pela CETESB. Foram utilizadas também as ferramentas de fator de enriquecimento (FE) e o índice de geoacumulação (IGeo), para avaliação dos níveis de poluição antrópica para os demais elementos analisados, a partir da transição sedimentar rio-reservatório. Para os ETR, verificou-se o padrão de distribuição e a normalização em relação ao PAAS (Pos Archean Australian Shale). O reservatório Taiaçupeba apresentou contribuição antrópica de Br, Cu, Fe, Hg e Zn e o reservatório Billings-braço Taquacetuba, Br, Cd, Co, Cr, Hg, Ni, Mn e P em seus perfis sedimentares, a partir de suas construções até os dias atuais; o reservatório Marinheirinho apresentou um baixo enriquecimento de Al, Cs, Cu, Hg, Sb e Zn e o reservatório Lobo-Broa, de As, Cd, Na e P e moderado de Sc e Zn, porém ambos os reservatórios se mostraram mais preservados. Para os ETR, não foi observada nenhuma contribuição antrópica nos perfis sedimentares. O presente estudo mostrou a importância da análise dos perfis sedimentares verticais, pois trazem informações a respeito do histórico de contaminação dos reservatórios, permitindo distinguir os sedimentos superficiais (mais recentes) de seus sedimentos mais antigos e, também, as concentrações geogênicas e as antrópicas, a partir de suas construções.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 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".