Assessment of Soil Contamination with Monocyclic Aromatic Hydrocarbons and Heavy Metals in Residential Areas Sited Close to Fuel Filling Stations in Ibadan Metropolis
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to assess soil contamination with mono-cyclic aromatic hydrocarbons and heavy metals in residential areas situated close to (1-20m range) fuel filling stations in Ibadan metropolis, Nigeria. The study involved a laboratory based analysis of soil samples collected in the neighbourhood of five fuel filling stations systematically selected during the study. Two local government areas were randomly selected for the study, they were split into five natural clusters and soil samples were purposively collected from the neighbourhood of one fueling station per cluster. Topsoil (0 – 15cm deep) and subsoil (15 – 30cm deep) samples were collected at 5m, 10m, and 20m intervals away from the fuel filling stations. Samples were analyzed for benzene, toluene, ethyl-benzene, xylene, lead, and chromium using standard methods. Results were compared with Canadian and United Kingdom standards. Results were analyzed using descriptive statistics and were compared with the Canadian (monocyclic aromatic hydrocarbon) soil quality guideline limit for human health and the UK heavy metal guideline limit for soil in residential areas. Apart from xylene, the mean concentration of benzene, toluene, and ethyl-benzene were approximately 600 times higher than the Canadian limit both for topsoil and subsoil. Fortunately, mean concentrations of lead and chromium in all soil samples were insignificant compared with the UK limit. The study showed that there is contamination of the soil in the study area with some monocyclic aromatic hydrocarbons namely benzene, toluene, and ethyl-benzene while there are no potential threats with regards to heavy metal contamination.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».