Heavy metal concentration in soil in the tailing dam vicinity of an old gold mine in Johannesburg, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Soil contamination with heavy metals is a serious concern to food production and human health. The present study was conducted to evaluate the impact of tailings from an old mining site on heavy metal contamination of soil. Using a GPS to map out different sites around the tailing dam, soil samples were taken from under grassland at the different sites, at depths of 15 cm and 1 m, using a shovel and handheld auger. The samples were prepared, acid digested, and analyzed for a multi-element suite by inductively coupled plasma atomic emission spectrometry. Results showed heavy metal concentration in the order of Cr > Zn > As > Mn > Cu > Pb > Ni > Sr > Hg. Most of the soil samples contained high concentration of As (13.46–234.6 mg kg−1). Soil concentrations of As, Hg, Cr, and Mn also decreased with distance from the dump material. Single contamination index of each pollutant, calculated according to the South African Soil Quality Standards revealed very high and medium pollution grades for As (index = 7.39) and Cr (index = 2.16), respectively. Arsenic is a metal associated with gold ore and soil pollution by such metals can make it infertile and unsuitable for plants.
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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) | 0,001 | 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 ».