Status assessment and probabilistic health risk modeling of metals accumulation in agriculture soils across China: A synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Heavy metal accumulation in agriculture soils is of particular concern in China, while the status and probabilistic health risks of metal contamination in Chinese agriculture soils have been rarely studied at the national scale. In this study, we compiled a database of heavy metal concentrations in Chinese agriculture soils and selected six heavy metals for pollution assessment and risk screening: arsenic (As), cadmium (Cd), chromium (Cr), nickel (Ni), lead (Pb) and Zinc (Zn). Monte Carlo simulation was employed to assess the probabilistic health risks, the associated uncertainties, as well as variations in toxicity parameters, ingestion rate and body weight. Results indicated that the concentrations of Cd were elevated above their reference standard and Cd had the highest mean geo-accumulation index ( I geo ) of 1.79. Moreover, the mean hazard index ( HI ) through exposure to six heavy metals was 1.85E−01 and 2.87E−02 for children and adults, respectively, with 2.2% of non-cancer risks for children that exceeded the guideline value of 1. In contrast, 95.0% and 90.0% of the total cancer risks ( TCR ) through exposure to six heavy metals for children and adults, respectively, exceeded the guideline value of 1E−06. Six metals were ranked based on their percent of risk outputs exceeding the guideline values. Arsenic had the high exceedance of both cancer and non-cancer risks, while both Cr and Cd were metals with high concern that had high exceedance of cancer risk. Sensitivity analyses indicated that metal concentrations and ingestion rate of soil were the predominant contributors to total risk variance. Overall, the adverse health risks induced by exposure to heavy metals contaminated farmland were elevated. Results from this study may provide valuable implications for public health professionals and policy-makers to design effective strategy to manage nation-wide farmland and reduce heavy metal exposure.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».