Spatial assessment of soil contamination by heavy metals from informal electronic waste recycling in Agbogbloshie, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This study examined the spatial distribution and the extent of soil contamination by heavy metals resulting from primitive, unconventional informal electronic waste recycling in the Agbogbloshie e-waste processing site (AEPS) in Ghana.Methods A total of 132 samples were collected at 100 m intervals, with a handheld global position system used in taking the location data of the soil sample points.Observing all procedural and quality assurance measures, the samples were analyzed for barium (Ba), cadmium (Cd), cobalt (Co), chromium (Cr), copper (Cu), mercury (Hg), nickel (Ni), lead (Pb), and zinc (Zn), using X-ray fluorescence.Using environmental risk indices of contamination factor and degree of contamination (Cdeg), we analyzed the individual contribution of each heavy metal contamination and the overall Cdeg.We further used geostatistical techniques of spatial autocorrelation and variability to examine spatial distribution and extent of heavy metal contamination. ResultsResults from soil analysis showed that heavy metal concentrations were significantly higher than the Canadian Environmental Protection Agency and Dutch environmental standards.In an increasing order, Pb > Cd > Hg > Cu > Zn > Cr > Co > Ba > Ni contributed significantly to the overall Cdeg.Contamination was highest in the main working areas of burning and dismantling sites, indicating the influence of recycling activities.Geostatistical analysis also revealed that heavy metal contamination spreads beyond the main working areas to residential, recreational, farming, and commercial areas.Conclusions Our results show that the studied heavy metals are ubiquitous within AEPS and the significantly high concentration of these metals reflect the contamination factor and Cdeg, indicating soil contamination in AEPS with the nine heavy metals studied.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».