Elemental Contents of Spinach and Lettuce from Irrigated Gardens in Kano, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
One way analysis (ANOVA) was used to analyze a large dataset of elemental levels of two vegetables – spinach (<em>Amaranthus cruentus</em>) and lettuce (<em>Lactuca sativa</em>) grown around River Jakara in Kano, Nigeria using data generated during 12 months of monitoring Ca, K, Mg, Na, (essential bulk elements) Cu, Zn, Cd, Ni, Cr, Co, Pb and Fe (trace/heavy elements) concentrations collected at three designated sites. The concentrations of the elements showed insignificant differences between sites but significant differences between some months. The soil was implicated as the major source of the elements. The concentrations of the trace/heavy metals exceeded those of the international permissible limits which pointed to the contamination of the vegetables. The mean concentrations of the elements occurred in the magnitude of Ca &gt; Mg &gt; K &gt; Na &gt; Fe &gt; Zn &gt; Pb &gt; Co &gt; Cr &gt; Cu &gt; Ni &gt; Cd and Ca &gt; Na &gt; K &gt;Mg &gt; Fe &gt; Zn &gt; Pb &gt; Cr &gt; Co &gt; Cu &gt; Ni &gt; Cd in the spinach and lettuce respectively. The continued consumption of these vegetables by the inhabitants of Kano and its environs present a public health risk with regards to their concentrations with heavy metals. It is therefore recommended that the relevant organ of government should find an alternative farmland for the farmers within the catchment area of River Jakara where unpolluted soil can be utilized for the production of the vegetables.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».