Atmospheric Metal Constituent, Concentration and Health Impacts in the Urban Environment of Faisalabad (Pakistan)
Notice bibliographique
Résumé
Currently rapidly growing heavy metal pollution is a burning issue due to deteriorating air quality and health status of the inhabitants of the world. In the present study heavy metals in the solid aerosols as well as in the human blood samples from randomly selected sites related to Faisalabad environment were estimated using Atomic absorption spectrophotometry (AAS). The order of concentration of these toxic metals were found to be Zn>Cu>Cr>Ni>Pb>Cd for solid aerosols while Cu>Zn>Pb>Ni>Cr>Cd for blood samples. Overall effect of all these elements present in solid aerosols and blood samples is 22.5 % and 23.11% respectively. The contribution of different kinds of industries is the major source of emission of these elements in the environment. From where these enter in the food web and food chain when deposited on land or inhaled by the inhabitants of the area concerned. Concentration factor and Pollution load index (PLI) were also calculated which showed the shifting of Cd, Cu, Zn, Cr and Ni from solid aerosols to human blood causing severe health hazards while Pb was the only element found in blood which has its origin other than solid aerosols. This state of affairs shows that atmosphere of Faisalabad has worsened to an extent that protective measures are urgently required to overcome the health hazards generated by these potentially toxic pollutants.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».