Arsenic in groundwater in the Bengal Delta Plain: slow poisoning in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to provide an overview of the problems concerning the widespread occurrences of arsenic in groundwater in Bangladesh, a land with enormous resources of precipitation, surface water, and groundwater. Because of the potential risk of microbiological contamination in the surface water, groundwater was relied on as an alternate source of drinking water. Exploitation of groundwater has increased dramatically in Bangladesh since the 1960s to provide safe water for drinking and to sustain wetland agriculture. The presence of arsenic in the groundwater at elevated concentrations has raised a serious threat to public health in the region. Nearly 6075 million people inhabiting a large geographical area are at potential risk of arsenic exposure, and several thousands have already been affected by chronic arsenicosis. The source of arsenic in groundwater is geogenic and restricted within the Holocene sedimentary aquifers. Mobilization of arsenic from the alluvial aquifers is primarily effected through a mechanism of reductive dissolution of the iron oxyhydroxides within the sediments, rather than by the oxidation of pyrite, as has been hypothesized by other workers. The problem is further accentuated by the fact that arsenic is also found at elevated concentrations in vegetables and rice grown in the areas where high-arsenic groundwater is used for irrigation. Dietary habits among the population are also an important pathway for arsenic ingestion. Studies are in progress at national as well as international levels to alleviate the arsenic crisis in Bangladesh. Besides the identification of arsenic-free tubewells in the affected areas for drinking purposes, purification of groundwater at household level by low-cost arsenic removal techniques is suggested. Rehabilitation of the patients with chronic arsenicosis and arsenic education programs for rural communities must be addressed urgently by the government of Bangladesh. Key words: arsenic, groundwater, chemistry, redox, causes, effects, Bangladesh.
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».