Investigation into the metal contamination of the Plankenburg and Diep Rivers, Western Cape, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Metal contamination in the Plankenburg and Diep Rivers (Western Cape) was investigated over a 12 and 9 month period, respectively. Aluminium (Al), copper (Cu), iron (Fe), lead (Pb), manganese (Mn), nickel (Ni) and zinc (Zn) concentrations were determined using the nitric acid digestion method and analysed by inductively coupled plasma atomic emission spectrometry (ICP-AES). For both rivers the Al and Fe concentrations were higher than that for all the other metals analysed for in sediment and water samples. The highest concentrations recorded in the Plankenburg River were 13.6 mgE.-1 (water . Week 18, Site B) and 15 018 mgEkg-1 (sediment . Week 1, Site C) for Al, and 48 mgE.-1 (water . Week 43, Site A) and 14 363.8 mgEkg-1 (sediment . Week 1, Site A) for Fe. The highest concentrations recorded in the Diep River were 4 mgE.-1 (water . Week 1, Site A) and 19 179 mgEkg-1 (sediment . Week 1, Site C) for Al, and 513 mgE.-1 (water . Week 27, Site A) and 106 379.5 mgEkg-1 (sediment . Week 9, Site C) for Fe. For most of the metals analysed the concentrations were higher than the recommended water quality guidelines as stipulated by the Department of Water Affairs and Forestry, the Canadian Council for the Ministers of the Environment and the accepted eworld averagef. Point sources of pollution could not be conclusively identified, but runoff from both industrial and residential areas could have contributed to the increased concentrations. Metal concentrations should be routinely monitored and the guidelines should be updated and revised based on the current state of the rivers and pollution sources.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».