Effect of brewery spent diatomite sludge on trace metal availability in soil and uptake by wheat crop, and trace metal risk on human health through the consumption of wheat grain
Notice bibliographique
Résumé
Soil plays a crucial role in food safety as it determines the composition of food at the beginning of the food chain. However, the quality of soil resources in terms of their potential impact on human health caused by harmful elements is poorly understood in Ethiopia due to lack of reliable and appropriate experimental data. In this study, a field experiment was conducted to evaluate trace metal accumulation in soils amended with brewery spent diatomite sludge (BSDS) in comparison to control, recommended inorganic fertilizers (RIF) and integrated BSDS & RIF (BSDS:RIF). Trace metals uptake by wheat crop and the degree of soil contamination, and human health risk were investigated. BSDS application significantly increased the concentration of trace metals (Cu, Zn, Pb and Ni) in soil compared to that in the control, the RIF, and BSDS:RIF applications. It also significantly increased the concentration of Cu, Zn, Pb and Ni in the wheat grain compared to that in the control and the RIF, but the increase was not significantly different from that in BSDS:RIF amendment. All trace metal concentrations in soil and wheat grain (except Pb in wheat grain) were below the maximum permissible limits in some European countries of agricultural soils, and the maximum permissible limit of FAO/WHO. The degree of soil contamination from each of the treatments was below the maximum acceptable degree of contamination. The Health Risk Index (HRI) was <1 for all metals in all treatments. Thus, we conclude that consumption of wheat grain grown on soils amended with BSDS and BSDS:RIF has no human risks and has low likelihood of human exposure to trace metals.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».