Crude Oil Spills and Its Consequences on Seafoods Safety in Coastal Area of Ibeno: Akwa Ibom State
Notice bibliographique
Résumé
Crude oil spill constitutes the most significant source of hydrocarbon in the Nigerian environment. Hence, a study on the impact of oil spill on sea foods of safety was conducted. The mean concentration of total petroleum hydrocarbons (TPH) in the tissues of various fish species sampled ranged from 5.73 mg/l in Chrysichthys nigrodigitatus to 21.27 mg/l in Ethmalosa finbriata. These values are well below the GESAMP recommended upper limit of 25mg/kg allowed for detection in seafood. The concentration of heavy metal, varied remarkably. Total Iron (Fe) ranged between 49.4 mg/kg in Selene dorsalis and 435 mg/kg in Alectis alexandrinus in the incident zone, and between 45.2 mg/kg in Pseudotholitus elongates and 344 mg/kg in Alectis alexandrinus in the control zone. Lead (Pb) ranged between 0.2 mg/kg in most species to 8.54 mg/kg in Mugil cephalus in both incident and control zones. The concentration of Fe and Zn was considerably higher than reference values of 11.20-12.6 mg/kg reported for fin-fishes in Egypt and 5.4 mg/kg reported for fin-fishes in Ghana. The mean concentration of mercury (0.002 mg/kg) in species from incident and control zones was the lowest of all the trace metals. Elevated levels of heavy metals such as mercury, lead etc and hydrocarbons (benzene, toluene, ethylene and xylene), have been implicated in carcinogenic and mutagenic conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».