Effects of Urbanization on the Heavy Metal Concentrations in the Red Sea Coastal Sediments, Egypt
Notice bibliographique
Résumé
The total concentrations of heavy metals (Cu, Zn, Pb, Cd, Fe, Mn, Ni and Co) were determined in surface sediments from the coastal area of the Red Sea in four cities (Ras-Gharib, Hurghada, Safaga, and Qusier). In all sediment samples, the mean concentration ranges in (µg/g) of the studied metals were 11.2-145.3, 14.2-225.5, 18.5-90.8, 1.4-5.6, 1373-31,089, 72.5-758.5, 15.3-65.7 and 10.2-26.3, respectively. The effects of population pressure and different activities on metal contamination were evaluated, and metals were grouped according to sources of contamination using Principal Component Analysis (PCA). Maritime activities in Hurghada showed highest risk of contamination with Cu, Zn and Pb, while the sediments of Safaga City showed highest contaminated with Fe and Mn. The sediments quality and ecological risk of heavy metals were assessed relating to the sediments background levels of metals and calculating contamination factor (CF), metal pollution load index (MPI), enrichment factor (EF) and geo-accumulation index (I geo ). Average values of EF showed that Pb and Cd were highly enriched from anthropogenic contamination. The recorded (I geo ) values of Co and Cd were categorized as moderately polluted, while Pb was strongly effective pollutant in the studied sediments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».