Investigation into metal contamination of the Berg River, Western Cape, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
A recent decline in water quality of the Berg River, Western Cape, South Africa, has led to the investigation into the degree of metal pollution in the river system. This study was conducted over a period of one year, from May 2004 to May 2005. The nitric acid digestion technique was used to extract metals from water, sediment and biofilm samples collected at various points (Site A . agricultural area, Site B . informal settlement and Site C . Newton pumping station) along the Berg River. Metal concentrations were determined using inductively coupled plasma atomic emission spectrometry (ICP-AES). The highest mean metal concentrations recorded were as follows; water samples, 6 mgE.-1 for Al, 14.6 mgE.-1 for Fe and 18.8 mg..-1 for Mn; sediment samples, 17 448.8 mgEkg-1 for Al and 26 473.3 mgEkg-1 for Fe; biofilm samples, 876.8 mgE.-1 for Al and 1 017.5 mgE.-1 for Fe. The increased availability, or noteworthy incidence of Al and Fe, could be due to the leaching of metals into the river water from waste and household products associated with the informal settlement and the subsequent settling on sediment. No guidelines were available for metals in biofilms. The highest recorded concentrations in water were for Site C (agricultural area). Recorded concentrations in water fluctuated throughout the study period for most of the metals analysed, but Al and Fe were consistently above the recommended guidelines as stipulated by the Department of Water Affairs and Forestry and the Canadian Council of Ministers of the Environment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».