Characterization andmetals fractionation of street dust samples fromTehran, Iran
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Fifty street dust samples were collected from Southern and Eastern parts of Tehran, the capital of Iran. Samples were collected during summer under dry and stable weather conditions. Total concentrations of copper (Cu), cadmium (Cd), lead (Pb), chromium (Cr), nickel (Ni), zinc (Zn), iron (Fe), manganese (Mn) and lithium (Li) were determined. Ten samples were then selected for characterization, metals fractionation and single stage extraction studies. X-ray diffraction (XRD) and X-ray fluorescence (XRF) were utilized to study the crystalline forms of metals and chemical compositions. In addition, sequential and single extraction procedures were used to determine the concentrations of six heavy metals (i.e. Cu, Cd, Pb, Cr, Ni and Zn), and also the mobility and bioavailability of elements. The risk assessment code (RAC) and IPOLL were employed for the risk assessment and pollution intensity of metals, respectively. Results showed that the single extraction procedure could be used to estimate the total concentrations of most metals as an appropriate alternative for total digestion. The mobility and potential availability of metals in Tehran street dust followed the order of Cd> Zn> Pb> Cu> Ni> Cr. The risk assessment code results showed high risk for Pb, Cd and Zn and low-medium risk for Ni, Cr and Cu, and correlated positively with IPOLL result.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».