Metals Accumulation in grey mangrove (Avicennia marina (Forsk.) Vierh.) inhabiting Tarut Bay, Eastern Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Mangrove forests are of special interest because of their metal accumulation potenials as they occur in environments characterized by an excess of toxic ions. In this current study, we investigated the accumulation capacity of (Avicennia marina), a dominant mangrove plant inhabiting Tarut Bay in Eastern Saudi Arabia. Samples comprising mangroves, water and soil from 10 locations of Tarut Bay were analyzed for 8 heavy metals including Boron, Iron, Manganese, Zink, Lead, Nickel, Cadimum and Cupper. In water samples, B (5.5 PPM) was the highest while Cd was absent, also soil samples contained higher B (27.2 PPM), while Cd was lacking in these samples too. Overall, the concentrations of heavy metals were higher in plant shoot as compared to water and soil samples. In plant shoot Cu level was highest (107.22 PPM), while Cd was the lowest in. Our results demonstrate that grey mangrove absorb and accumulate higher quantities of heavy metals and thus play a vital role via cleansing the coastal environment from such harmful heavy metals. Our findings asserted that grey mangrove is a promising candidate for the purpose of Phytostabilization of industrially polluted coastal shores.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».