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Enregistrement W2783412968 · doi:10.5376/ijms.2018.08.0003

Accumulation of Heavy Metals in Zooplanktons from Iraqi National Waters

2018· article· en· W2783412968 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Faris J. M. Al-Imarah, Talib Khalaf, Shaker G. Ajeel, Abdullah Y. Khudhair, Ramiz Saad

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Marine Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZooplanktonEnvironmental chemistryHeavy metalsEnvironmental scienceOceanographyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Samples of zooplankton's were collected by special net from 8 sites within Iraqi national waters represented by stations: 1- Shatt Al-Basrah cannal, 2- Khour Al-Zubair, 3- Buoy 29, 4-Buoy 13, 5-Buoy 5, 6-Al-Musab, 7- Ras Al-Bisha, and 8-Al-Fao. Samplings were conducted during the period June 2009 and Feb. 2010. Zooplankton's were classified in groups: Copepods, Rofifera, Cirriped larvea, and some other minor species. Major abundant zooplankton's were Copepods, Rotifera, Cirriped larvea, Polychates, and Bivalves, while other zooplankton's which appear in minor abundance were Appendicularea, Castropod, Forminilifora, and Megalopa. Selected heavy metals Cd, Co, Cu, Fe, Hg, Ni, Pb, U, and Zn were determined in the collected samples by adopting a highly sophisticated ICP/MS at Maxxan Analytical Inc., Canada. Levels estimated of heavy metals in µg/g were high for most of studied metals due to two main reasons: 1- the marine vessels sank in the water ways, and 2- discharging of waste water from Basrah City and certain industrial estate around. Trend of descanding concentrations of heavy metals accumulated in zooplankton's at southern Iraqi Waters were in the order: Fe> Zn> U > Cu > Co > Pb > Cd > Hg. Highest levels in µg/g for toxic heavy metals Co (1.91±6.62), Hg (0.40±1.100), Ni (15.52±40.15), Pb (1.013±2.030), and U (88.6±156.55), were reported at site 7 the Ras Al-Bishah station at the top of the Northern West Arabian Gulf due to waste discharge from the Iranian idustrial estate.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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