Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in Different Varieties of Rice (Oryza sativa) from Yobe State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The present study determined the levels of sixteen polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in rice (Oryza Sativa) samples from six agricultural locations in Bade and Karasuwa Local Government Areas, Yobe State, Nigeria. Four varieties of rice (FARO 42, 44, 45 and 52) were collected for this study. The concentrations of PAHs in the study rice samples were lower than the maximum allowable concentration (MAC), average daily dose (ADD) of PAHs in the different variety of rice from the six agricultural locations shows that FARO 44 had the highest ADD (5.84 x1011 mg/kg), while FARO 52 shows the lowest ADD (1.20 x1015 mg/kg). The potential for non-carcinogenic PAHs in this study revealed that FARO 42 has the highest hazard index (2.04 x1011 mg/kg). Result from incremental lifetime expectancy cancer risk shows that FARO 44 from Jawa had the highest value (4.19 x1010 mg/kg), while the lowest value (7.61 x1015 mg/kg) was recorded for FARO 52 from Rina Kuna agricultural location. Results from the present study shows that the rice samples from the study locations are safe for human consumption and not significantly contaminated by PAHs.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».