Integrated Characterization of Toxicity Distribution of Selected Heavy Metals in Stream Sediments Around Itakpe Iron Ore Mines, North Central Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The results of the analysis were subjected to five (5) indices: contamination factor (CF); Ecological risk factor (Eri); Enrichment factor (EF); index of geo-accumulation (Igeo) and anthropogenic factor (AF). The CF results showed that the River PomPom dry and wet season sediments were collected in February and July respectively from 0cm to 10cm depth. Stainless steel spoon was used to collect the samples. The sediment samples were packaged, labeled and refrigerated for onward transportation to the laboratory. All samples were oven-dried (50oC) for about 24 hours, sieved through -80 mesh. About 1.0g of each sample was digested, filtered and the filtrates were ready for heavy metal analysis using Atomic sediments were most contaminated with Fe in both seasons, least contaminated with Cd at dry season and Zn in wet season. The Eri factor revealed pollution hazard level of middle during wet season and tiny in dry season. Pb and Ni showed strong and middle hazard level during wet season and Cu revealed middle level during dry season. The enrichment factor indicated extremely enriched for Fe in all locations in both seasons while most heavy metals showed depletion to minimal enrichment. The Igeo for both seasons showed that Fe was moderately to highly polluted in all locations. During dry season, other heavy metals showed moderately to unpolluted while in wet season Cd, Ni and Pb indicated moderately to very highly polluted. In both seasons, the % AF was very high for Fe, Cu, Pb. The AF% was very high for Ni and Cd in wet season. All sites in both seasons have experienced deterioration but more in the wet season. From these indices, the stream sediments have been significantly contaminated with Fe, Ni, Pb and Ni in most locations in both seasons.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».