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Enregistrement W1992694610 · doi:10.4000/vertigo.15093

Évaluation et risques sanitaires de la bioaccumulation de métaux lourds chez des espèces halieutiques du système lagunaire togolais

2014· article· fr· W1992694610 sur OpenAlexvenueno aff
Kamilou Ouro-Sama, Hodabalo Dhéoulaba Solitoke, Kissao Gnandi, Komlan Mawuli Afiademanyo, Essô Joseph Bowessidjaou

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioaccumulationHeavy metalsCadmiumBiologyChemistryEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La bioaccumulation du cadmium, du plomb et de l’arsenic par les poissons et bivalves couramment pêchés dans le système lagunaire togolais a été évaluée afin d’en estimer les risques sanitaires liés à leur consommation. Il ressort des résultats que tous les poissons analysés sont pollués. Les moyennes des teneurs en cadmium (0,33 mg/kg pour Caranx hippos à 0,98 mg/kg pour Hemichromis fasciatus), en plomb (1,17 mg/kg pour Liza falcipinnis à 2,89 mg/kg pour Lutjanus goreensis) et en arsenic (9,41 mg/kg pour C. hippos à 22,54 mg/kg pour Pomadasys jubelini) sont supérieures aux normes fixées par l’OMS. Les Facteurs de Bioconcentration (FBC) varient de 6,94 à 20,36 pour le Cd, de 9,58 à 23,67 pour le Pb et de 2,30 à 5,52 pour l’As. Quant aux bivalves les teneurs moyennes indiquent une forte concentration en Arsenic (56,06 mg/kg pour Senilia senilis et 47,76 mg/kg pour Crassostrea gasar) suivie du plomb (2,83 mg/kg pour S. senilis et 2,95 mg/kg pour C. gasar) et enfin le cadmium (0,97 mg/kg pour S. senilis et 0,83 mg/kg pour C. gasar). Les FBC varient de 16,6 à 19,14 pour le Cd, de 39,86 à 41,55 pour le Pb et de 19,10 à 34,42 pour l’As. En outre, il a été montré que la bioaccumulation de ces trois éléments varie en fonction de l’espèce considérée ainsi que de son habitat. La consommation de ces poissons et bivalves pourrait avoir des impacts négatifs sur la santé humaine en général et celle des enfants en particulier.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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