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Enregistrement W1798011775 · doi:10.1111/j.1440-1770.2007.00343.x

Assessment of heavy metals in sediments and aquatic organisms in West Lake (Ho Tay), Hanoi, Vietnam

2007· article· en· W1798011775 sur OpenAlexaboutno aff
Nga Thi Thu Pham, Alexandra Pulkownik, Rodney T. Buckney

Notice bibliographique

RevueLakes & Reservoirs Science Policy and Management for Sustainable Use · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBộ Giáo dục và Ðào tạoUniversity of Technology Sydney
Mots-clésShrimpSedimentEnvironmental sciencePollutionEnvironmental chemistryBiotaHeavy metalsFisheryEcologyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract West Lake (Ho Tay) is the largest freshlake in Hanoi, Vietnam. It has a surface area of ≈ 500 ha and a total volume of >107 m3, and is 1–3.5 m in depth. West Lake has been classified as needing protection because of its valuable freshwater genetic resources. Noting that it has been extensively affected by pollution, the objective of the present study was to examine the extent of heavy metal contamination of the sediments and commercially important biota in the lake. Heavy metal concentrations in the sediment from most of 24 samples in West Lake exceeded the Ontario Ministry of Environment Screening Level for chromium (Cr), copper (Cu), manganese (Mn), lead (Pb) and zinc (Zn) concentrations. Aquatic organisms from the lake also were found to be contaminated by heavy metals. The average Zn concentrations in snails and mussels tissues ranged between 174 and 415 µg g−1, and the Pb concentrations between 3.5 and 5.2 µg g−1. The Cu concentration in shrimp (52 µg g−1) and snail (189 µg g−1), and the Pb concentration in all fish species and shrimp from the lake (2.0–5.2 µg g−1) exceeded the Food Standard Australia‐New Zealand (FSANZ) health standards for human consumption. The Cd concentration in Cyprinus carpio also exceeded the FSANZ standard. The implications of these study findings for the effective management of the food and ecological resources of West Lake are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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