Spatial Distribution and Bioavailability of Some Essential Trace Elements in Southern Ondo State Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The total elemental content of soil though may give abundance of element concentration but have been found not to be suitable for prediction of environmental bioavailability and toxicity by scientific community. Surface (0-30cm) and subsurface (60-90cm) soil profile in the Southern Ondo State Nigeria were investigated for spatial distribution, bioavailability and mobility of some essential trace elements (Cu, Fe, Mn, Zn). Their spatial distribution were very similar in both surface and subsurface soil environment indicating that similar geochemical factors may be responsible for their distribution. The North was composed of basement complex while the South was largely undifferentiated sedimentary rock. Higher concentrations of Cu, Fe, Mn and Zn were recorded in the North through the centre of study area to lower concentrations in the South. The spatial concentration of the trace elements may have been influenced by the nature of underlying bedrock type. Cu was potentially bioavailable in both surface and subsurface soil environment considering the fact that >50% of its total concentration were in the nonresidual fraction. Other trace elements were not bioavailable because >60% of their total concentrations were found in residual fractions. The relative risk assessment code of Cu (surface; subsurface) indicated progressive risk (MoF1, MoF2, MoF3) from low (2-10; 1-6) through medium (12-30; 10-21) to high risk (25-40; 21-35) in both surface and subsurface soil environment while Zn (surface) shows similar trend (1-5; 11-21; 22-35) only in the surface soil environment. Other elements show some level of risk to no risk. There is likelihood that Cu and/or Mn may be associated with anthropogenic sources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».