Arsenic in freshwater fish in the Chihuahua County water reservoirs (Mexico)
Notice bibliographique
Résumé
Water reservoirs in Chihuahua County, Mexico, are affected by some punctual and non-punctual geogenic and anthropogenic pollution sources; fish are located at the top of the food chain and are good indicators for the ecosystems pollution. The study goal was to: (i) determine arsenic concentration in fish collected from the Chuviscar, Chihuahua, San Marcos and El Rejon water reservoirs; (ii) to assess if the fishes are suitable for human consumption and (iii) link the arsenic contents in fish with those in sediment and water reported in studies made the same year for these water reservoirs. Sampling was done in summer, fall and winter. The highest arsenic concentration in the species varied through the sampling periods: Channel catfish (Ictalurus punctatus) with 0.22 ± 0.15 mg/kg dw in winter and Green sunfish (Lepomis cyanellus) with 2.00 ± 0.15 mg/kg dw in summer in El Rejon water reservoir. A positive correlation of arsenic contents was found through all sampling seasons in fish samples and the samples of sediment and water. The contribution of the weekly intake of inorganic arsenic, based on the consumption of 0.245 kg fish muscles/body weight/week was found lower than the acceptable weekly intake of 0.015 mg/kg/body weight for inorganic arsenic suggested by FAO/WHO.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».