Heavy metal contamination of river sediments in Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
There are two rivers in Hanoi City, Vietnam, the To Lich and Kim Nguu rivers, which are the main sources of irrigation water for suburban agricultural land and feed water sources for fish farming ponds. Industrial wastewater that has been discharged into the rivers has degraded the quality of sediments in the river system. The present study showed that sediments in the To Lich and Kim Nguu rivers are heavily polluted with heavy metals. Metal concentrations in sediments appear to be closely related to the type of manufacturing plants located along the rivers. The heavy metals were bound with sediment particles in fractions such as the exchangeable, carbonate, oxide, organic matter and residual fraction. Total heavy metal concentration in the sediment was correlated with organic matter content for copper, lead and nickel while no correlation was found for cadmium, zinc and chromium. Ethylene diamine tetra-acetic acid caused high heavy metal leachability in comparison with water, acetic acid and nitric acid. Average potential leachability decreased in the order: cadmium > nickel > chromium > copper = zinc > lead. The leachability exhibited a tendency of decreasing with increasing organic matter for heavy metals other than chromium and zinc. To reduce the pollutants discharged from plants, countermeasures by the government and the technological improvement of wastewater treatment in manufacturing processes are needed.
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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 | 0,001 | 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 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 ».