Assessment of pollution levels, potential ecological risk and human health risk of heavy metals/metalloids in dust around fuel filling stations from the Kumasi Metropolis, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the levels of selected heavy metals/metalloids in filling station dust from the Kumasi Metropolis, Ghana. A total of forty (40) dust samples were analysed for Fe, Ti, Zn, Zr, Mn, Sr, Ba, Cr, Pd, Ni, Cu, As and Mo using X-ray Fluorescence technique. Mean concentrations of Ba, As, Cr, Cu, Fe, Mn, Mo, Ni, Pb, Sr, Ti, Zn and Zr were 92.26, 6.20, 70.41, 50.18, 466.22, 163.68, 4.63, 44.05, 46.93, 106.69, 327.51, 280.32 and 182.05 mg/kg, respectively. The pollution index (PI) and geo-accumulation (Igeo) index values were in the order of Ba < Mn < Sr < Zr < Cu < Cr < Ni < Mo < As < Zn < Pb < Fe < Ti. The pollution load index had a mean of 2.20, signifying moderate pollution. Higher PI and Igeo value for Pb, Fe and Ti indicated high pollution. The PCA analysis identified anthropogenic inputs and natural origin as the main sources of pollution in filling station dust. The potential ecological risk index decreased as follows: As > Pb > Ni > Cu > Cr > Zn > Mn > Ba. The contribution of hazard quotient via ingestion for most of the heavy metals/metalloids were high with 11.83% for adults and 88.17% for children. For health risk assessment, non-carcinogenic values were below the threshold values, except hazard index via ingestion. The main exposure pathway for both children and adults was ingestion, followed by dermal contact and inhalation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».