A Systematic Review of Heavy Metals of Anthropogenic Origin in Environmental Media and Biota in the Context of Gold Mining in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Heavy metal accumulation in the food chain is an issue of global concern because it eventually leads to toxic effects on humans through the water we drink, contaminated soils, crops, and animals. Reports of toxicant levels in environmental media (air, water, and soil) and biota in Ghana were sought in SCOPUS, PubMed, MEDLINE, and EMBASE. Of 1004 bibliographic records identified, 54 studies were included in evidence synthesis. A disproportionately large number of papers (about 80%) focused exclusively on environmental media. Papers focusing on biomonitoring and human health were relatively few. Studies reported a high degree of spatial variability for the concentrations of 8 metals in groundwater. Generally, heavy metal concentrations in soil reported by the studies reviewed were higher than metal concentrations in riverine sediments. Urine and hair were the most common biological markers of heavy metal exposure used by the studies reviewed unlike nails, which were sparingly used. By and large, published results on the levels of heavy metals in goldmine and non-mine workers yielded contradictory results. Mostly, concentrations of heavy metals reported by the studies reviewed for nails were higher than for hair. A high degree of variability in the heavy metal concentrations in human subjects in the studies reviewed is likely due to heterogeneity in physiological states, excretion profiles, and body burdens of individuals. These, in turn, may be a product of genetic polymorphisms influencing detoxification efficiency.
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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 | 0,018 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».