Groundwater Irrigation and Arsenic Speciation in Rice in Cambodia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Arsenic bioaccumulation in rice is a global concern affecting food security and public health. OBJECTIVE: The present study examined arsenic species in rice in Cambodia to characterize health risks with rice consumption and to clarify uncertainties with Codex guidelines. METHODS: The present study collected 61 well water samples, 105 rice samples, 70 soil samples, and conducted interviews with 44 families in Preak Russey near the Bassac River and Kandal Province along the Mekong River in Cambodia. Analyses of metals, total arsenic and arsenic species were conducted in laboratories in Canada, Cambodia and Singapore. RESULTS: Unlike in Bangladesh, rice with the highest total arsenic concentrations in Cambodia contains mostly organic arsenic, dimethylarsinic acid (DMA), which is unregulated and much less toxic than inorganic arsenic. The present study found that storing surface runoff in ditches prior to irrigation can significantly reduce the arsenic concentration in rice. It is possible to remove > 95% of arsenic from groundwater prior to irrigation with natural reactions. CONCLUSIONS: The provision of high quality drinking water in 2015 to Preak Russey removed about 95% of the dietary inorganic arsenic exposure. The extremes in arsenic toxicity that are still obvious in these farmers should become less common. Rice from the site with the highest documented levels of arsenic in soils and water in Cambodia passes current Codex guidelines for arsenic. INFORMED CONSENT: Obtained. COMPETING INTERESTS: The authors declare no competing financial interests.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».