HEAVY METAL CONTENT OF SOIL AND EDIBLE PLANTS IN THE VICINITY OF AN AUTOMOBILE SERVICE AND REPAIR AREA IN OKIGWE, NIGERIA
Notice bibliographique
Résumé
The study assessed heavy metal content and physiochemical parameters of soil, as well as heavy metal content of plants in the study area. The study also examined the implications of automobile workshop wastes on soil, plant and human health. Soil samples and four edible plants were randomly collected from a farmland in the study area and control 1km away. Soil samples were collected at a depth of 20cm, while stem and leaf samples were collected at a depth of 20cm, while stem and leaf samples were collected for four edible plants namely; maize (Zea mays), bitter leaf (Vernoniaamygdalina), water leaf (Talinumtriangulare), spinach leaf (Spinaciaoleracea) in the study area and control. Soil and plan samples were analysed for chromium, copper, iron, lead and zinc. The concentration of these heavy metals were higher in all samples at the study area than at the control. Accumulation of heavy metals by plants in the study area followed the order Talinumtriangulare> Spinaciaoleracea> Zea mays> Vernoniaamygdalina. Significant difference was found between heavy metal content of soil at the study area and the control (t =0.98 tcal for all plants at P=0.05. The results obtained in this study of the soil. The concentrations of the individual metals in the soil in the study area wastes all above the permissible limits for agricultural soil. Crop farming in the study area raises serious environmental health concerns since use and consumption of these plants invariably means the ingestion of toxic metals. The high concentration of heavy metals in the soil at the study area implies a high risk of surface and ground water pollution from run off and percolation as well as increased level of metal laden particular matter in the ambient atmosphere. It is very important that waste management in automobile service and repair areas is given high and urgent priority. This should involve proper waste handling, reduction and recycling of wastes where necessary, as well as sensitization.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».